GrabCut GrabCut是一个基于计算机视觉中的图割英语Graph cuts in computer vision理论的图像分割方法 在GrabCut中像素被划分为ground truth backgroundground truth foregroundmaybe backgroundmaybe foreground四类标签开始时用户需要画出一个完整包含目标物体的边界框英语bounding box框内的像素被标记为maybe foreground而框外的则是ground truth background 然后算法使用高斯混合模型GMM估计目标物体和背景的色彩分布GMM用于在像素标签上构建马尔可夫随机场其能量函数更喜欢具有相同标签的连接区域运行基于图割如最小割的优化来推断位于不确定区域标签为maybe backgroundmaybe foreground的像素的标签值此估计比用户画出的边界框的原始估计更准确因此上述过程将多次重复直到收敛 用户可以通过反复多次指出错误分类的区域使算法重新运行优化获得更佳结果 OpenCV中已经提供开源实现