GrabCut は、グラフ カットに基づいた画像分割手法です。
アルゴリズムは、セグメンテーション対象となるオブジェクトの周囲にユーザーが指定したバウンディングボックスから開始し、ガウス混合モデルを用いて対象オブジェクトと背景の色分布を推定します。このモデルを用いて、ピクセルラベル上にマルコフ確率場を構築し、同じラベルを持つ連結領域を優先するエネルギー関数を適用します。そして、グラフカットに基づく最適化を実行して、それらの値を推定します。この推定値はバウンディングボックスから得られた元の推定値よりも正確である可能性が高いため、この2段階の手順は収束するまで繰り返されます。
ユーザーは、誤分類領域を指摘し、最適化を再実行することで推定値をさらに修正できます。また、この手法はエッジを保持するように結果を修正します。
OpenCV (バージョン 2.1 以降) を含む、利用可能なオープン ソース実装がいくつかあります。
参照
参考文献
- C. Rother、V. Kolmogorov、A. Blake、「GrabCut: 反復グラフカットを使用したインタラクティブな前景抽出」、ACM Trans. Graph.、vol. 23、pp. 309–314、2004年。
