Code to use image segmentation via Graph cut

资 源 简 介

Code to use image segmentation via Graph cut

详 情 说 明

GraphCut是一种经典的交互式图像分割算法，它通过最小化能量函数将图像划分为前景和背景。该算法结合了用户输入的种子点和图像本身的颜色特征，实现精准分割。

算法核心思路包含三个关键部分：首先是需要用户提供少量标记，在图像上指定明确的前景和背景区域；其次构建图结构，将每个像素视为节点，并建立两类边（像素间相似度和与种子点的关联度）；最后通过最大流/最小割算法求解最优分割边界。

在实现层面，OpenCV等库提供了封装好的GraphCut接口，开发者无需手动实现复杂的图切割算法。典型流程包括：加载图像、设置交互式标记、定义能量函数参数、执行分割计算。能量函数通常由数据项和平滑项组成，前者衡量像素与标记的相似性，后者保证分割边界的连续性。

这种方法特别适合需要精细边界的应用场景，如医学图像分析或前景提取。相比传统阈值分割，它能更好地处理颜色相近但区域不连续的情况。不过计算复杂度较高，对实时性要求强的场景可能需考虑优化方案。