17 个解决方案
#1
我想问问去除背景的常规方法有哪些呢?
#2
视前景和背景的复杂程度,选择不同的方案。如果前景很简单,并且颜色固定,那简单的对前景建模就基本上可以分离前景。如果前景背景都很复杂,在建模的基础上,GraphCut及其一些改进方法可以考虑。当然图像分割这个领域方法很多,其他的算法可能也是有效的。
#3
顶
http://slash-directx.blogspot.com/
http://slash-directx.blogspot.com/
#4
目前最成熟的前景提取算法就有两类:一类基于背景想减,前提就是你有背景图,会得到很好结果,第二类就是基于概率统计模型,比如混合高斯模型。相关文章有很多
#5
建议参考:傅立叶抠图算法
#6
只有一张静态图像,难道会很大的。而且需要人工界入
#7
谢谢各位的意见
#8
抠像方向
#9
如五楼所言
#10
可以 以 前景分割 关键词索引。
好的结果还是要人交互的吧。通过手工给出一个 trimap,然后自动分割前景背景。这个已经可以做的很好了。
好的结果还是要人交互的吧。通过手工给出一个 trimap,然后自动分割前景背景。这个已经可以做的很好了。
#11
通过背景差获取背景,然后提取前景。建议使用opencv来做。
#12
BGS或者肤色
#13
给个想法,PCA也可以做啊
#14
到我的BLOG去看一下抠底那篇
#15
OSTU
#16
#17
类似于抠像算法,获取某个区域中的各分量均值,判断出最大色,然后再设定一个阈值,进行色差范围检测。。。取得关键色和色差范围后,就可以对图像作判断,是否需要去除背景色(透明合成)
#1
我想问问去除背景的常规方法有哪些呢?
#2
视前景和背景的复杂程度,选择不同的方案。如果前景很简单,并且颜色固定,那简单的对前景建模就基本上可以分离前景。如果前景背景都很复杂,在建模的基础上,GraphCut及其一些改进方法可以考虑。当然图像分割这个领域方法很多,其他的算法可能也是有效的。
#3
顶
http://slash-directx.blogspot.com/
http://slash-directx.blogspot.com/
#4
目前最成熟的前景提取算法就有两类:一类基于背景想减,前提就是你有背景图,会得到很好结果,第二类就是基于概率统计模型,比如混合高斯模型。相关文章有很多
#5
建议参考:傅立叶抠图算法
#6
只有一张静态图像,难道会很大的。而且需要人工界入
#7
谢谢各位的意见
#8
抠像方向
#9
如五楼所言
#10
可以 以 前景分割 关键词索引。
好的结果还是要人交互的吧。通过手工给出一个 trimap,然后自动分割前景背景。这个已经可以做的很好了。
好的结果还是要人交互的吧。通过手工给出一个 trimap,然后自动分割前景背景。这个已经可以做的很好了。
#11
通过背景差获取背景,然后提取前景。建议使用opencv来做。
#12
BGS或者肤色
#13
给个想法,PCA也可以做啊
#14
到我的BLOG去看一下抠底那篇
#15
OSTU
#16
#17
类似于抠像算法,获取某个区域中的各分量均值,判断出最大色,然后再设定一个阈值,进行色差范围检测。。。取得关键色和色差范围后,就可以对图像作判断,是否需要去除背景色(透明合成)