Grab cut

grab的近义词辨析grab有抢先，抢占等意思，那么你知道grab的近义词有哪些吗?下面店铺为大家带来grab的近义词及辨析，欢迎大家学习!grab近义词：take, grasp, grab, grip, clasp, clutch, snatch, seizegrab近义词辨析：这些动词均有"抓住，握紧"之意。

take 最普通用词，不带感情色彩。

指用手抓、取某东西或控制某物。

grasp 指紧紧抓住、抓牢。

grab 指粗暴而急迫的抓住。

grip 语气比grasp强，指用手的最大力量紧紧抓住。

clasp 指用手紧握或用臂紧抱。

clutch 强调匆忙、紧急地抓、抓紧。

snatch 指突然抢走，侧重动作更快或更具暴力性质。

seize 指突然抓住某物，强调突然的猛烈动作。

grab的英语例句：1. He made a grab for her but she sidestepped him.他想要抓住她，但她侧步闪开了。

2. He edged closer to the telephone, ready to grab it.他慢慢挪向电话机，准备抓起听筒。

3. I grab George'sarm and dig my nails into his flesh.我抓住乔治的胳膊，指甲抠进了他的肉里。

4. He was clumsily trying to grab at Alfred's arms.他笨手笨脚地想抓住艾尔弗雷德的手臂。

5. Those who seek to grab power through violence deserve punishment.企图通过暴力夺权的人理应受到惩罚.6. He was about to stretch out his hand to grab me.他正要伸手抓我。

7. In sport, it's usually men who grab the headlines.在体育方面，新闻人物通常是男性。

基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法发表时间：2020-09-11T11:01:49.947Z 来源：《中国电业》2020年10期作者：李月月吴新宇张子昂[导读] 通过将现有GrabCut算法的手动初始化导致的图像分割效率低与目标轮廓增强技术相结合，提出了自动GrabCut算法。

摘要：通过将现有GrabCut算法的手动初始化导致的图像分割效率低与目标轮廓增强技术相结合，提出了自动GrabCut算法。

首先，对图像执行光谱残差计算，以获得具有目标轮廓的可视化挤压图。

其次，对挤出的地图进行预分割，并通过快速连接区域分析执行前景估计，以获取遮罩，并用获取的遮罩替换手动交互式初始化。

GrabCut算法最终实现了自动拆分。

根据实验结果，该方法克服了手工操作的缺点，在处理背景色相似的图像时，具有比传统方法更好的分割效果。

关键字：分离图像的前后场景；GrabCut算法；突起图；轮廓增强图像的正面和背景分离是计算机视觉的基本部分，它从背景区域提取感兴趣的区域，以使图像更简单，更易于理解和分析。

效果的质量对后续的图像分析和图像理解有重要影响，因此提高图像分离的效率和准确性非常重要。

1如何分离现有图像一般而言，采用传统的图像分割方法，主要有监督分割法，非监督分割法和交互式分割法。

交互式方法通过人工干预来提高分割的准确性，而GrabCut算法具有简单的交互性和理想的分割效果，因此在图像背景和背景分离方面具有广泛的应用。

但是，这种方法的缺点是初始化需要人工干预，因此国内外学者对改进的GrabCut自动算法进行了研究。

Pourjam通过ASM（主动形状模型）训练来获取感兴趣对象的轮廓位置，但是分离结果受到训练模型选择的限制。

K平均算法用于获取目标区域并初始化GrabCut，具有良好的分离结果，但是如果感兴趣的对象接近背景色，则分离结果会很差，因为该算法对对象的判断不佳。

2人类视觉系统检测视觉挤压功能非常快速可靠，依靠这种视觉挤压机制，可以在观察场景时从大量信息中快速找到感兴趣的区域，因此，视觉挤压机制与传统图像分割方法的结合是人为的交互式分割。

基于纹理平滑和GrabCut的皮影图案轮廓的智能提取作者：刘静庄梅玲石历丽高婷来源：《丝绸》2020年第11期摘要：为客观有效地识别局部图案轮廓，实现可选择性目标的提取，文章以皮影图案为研究对象，针对皮影图像局部细节丰富、色彩饱和度高而背景信息干扰较大的特点，设计了皮影图案轮廓的智能提取算法。

首先，采用相对总变差模型进行噪声与主结构的分离，实现图像的平滑处理;然后，设计GrabCut算法，通过分析图案轮廓的边界紧密度指标，确定最优的超像素分割数量，实现局部图案的优化分割;最后，运用Canny算子对分割后的皮影图案进行了轮廓提取。

通过6幅皮影图像的轮廓提取实验结果表明，提出的方法准确完整地实现了目标图案的轮廓提取，且图案分割结果的像素准确度（PA）均大于95%。

关键词：皮影;智能轮廓提取;相对总变差模型;超像素分割;GrabCut;Canny中图分类号： TS941.2文献标志码： A文章编号： 1001-7003（2020）11-0020-08引用页码： 111104Abstract： In order to identify the local pattern contour and extract the optional target， this paper takes the shadow pattern as the research object. According to the characteristics of rich local details， high color saturation and strong interference of background information in the shadow image， an intelligent contour extraction algorithm for shadow patterns was designed. First of all， inorder to achieve image smoothing， the relative total variation model was used to separate the noise from the main structure. Then， the GrabCut algorithm was designed. By analyzing the boundary compactness index of the pattern contour， the optimal super-pixel segmentation quantity was determined to realize the optimal segmentation of the local pattern. Finally， the contour of the segmented shadow pattern was extracted by Canny operator. The contour extraction experiment results of 6 shadow images showed that the method proposed in this paper could extract the contour of target pattern accurately and completely， and the pixel accuracy（PA） of the pattern segmentation was greater than 95%.Key words： shadow play; intelligent contour extraction; relative total variation model; super-pixel segmentation; GrabCut; Canny皮影是一門“动则成戏，静则成画”的古老艺术，蕴含着独特的美学特征和传统的文化内涵，至今已有两千多年历史[1]。

一、介绍OpenCV是一个开源计算机视觉库，其中包括了许多用于图像处理和计算机视觉任务的功能。

其中，grabCut是一种强大的图像分割算法，常用于将图像分割成前景和背景。

在本文中，我们将介绍grabCut的用法，包括它的基本原理、使用方法和示例应用。

二、grabCut的基本原理grabCut是一种基于图像分割的算法，它基于图像的颜色和纹理信息来对图像进行分割，将图像中的前景和背景分离开来。

其基本原理是通过用户提供的前景和背景的初始标记，利用图像的颜色和纹理信息来不断迭代地调整前景和背景的边界，最终实现图像的分割。

三、grabCut的使用方法1. 导入OpenCV库要使用grabCut算法，首先需要导入OpenCV库。

在Python中，可以使用以下语句导入OpenCV库：import cv22. 读取图像接下来，需要读取需要进行分割的图像。

可以使用OpenCV提供的imread函数来读取图像文件：img = cv2.imread('input.jpg')3. 初始化mask初始化一个与原始图像大小相同的掩模（mask），用于标记前景和背景。

可以使用numpy库来创建一个与原始图像相同大小的数组，并将其初始化为0：mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)4. 确定矩形区域在使用grabCut算法之前，需要指定一个矩形区域，用于标记前景和背景。

可以使用以下语句来指定矩形区域的位置：rect = (50,50,450,290)5. 运行grabCut算法接下来，可以使用grabCut算法对图像进行分割。

可以使用以下语句来调用grabCut算法：bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_ WITH_RECT)6. 标记前景和背景在运行grabCut算法之后，可以通过标记前景和背景来进一步调整分割结果。

基于超像素的Grabcut彩色图像分割辛月兰【摘要】To overcome the disadvantage of time load for the image segmentation that set up the graph model in pixels,a Grabcut color image segmentation method which is based on the super pixels is proposed in this paper.Firstly,users can calibrate a rectangular box in the target zone manually,then split the'image into small areas of the similar color (super pixels) with the watershed algorithm two times.Set up the graph model using the super pixels as the graph nodes.In order to estimate the value of GMM,use the mean of the super pixels' color value to represent the all pixels in the same area.Finally,get the minimum value of the Gibbs energy with the minimum cut algorithm to achieve the optimal segmentation.Experimental results demonstrate that the new algorithm uses the little super pixels instead of the huge number of pixels.The algorithm achieves the excellent segmentation result in short runtime,speeds up the pace of segmentation,enhances the efficiency of the algorithm.%针对以像素为节点建立图模型进行图像分割耗时的特点,文中提出了一种基于超像素的Grabcut彩色图像分割方法.首先用户在目标所在区域手动标定一个矩形框;然后用两次分水岭算法将图像过分割成区域内颜色相似的小区域(超像素),用分割得到的超像素作为图的结点构建图模型;以每个超像素的颜色均值代表所在分块的全部像素点估计GMM(高斯混合模型)参数;最后用最小割算法求得吉布斯能量的最小值达到最优分割.实验结果表明,该算法以极少数超像素代替海量像素,在得到较好分割结果的同时,极大地缩短了运行时间,加快了分割速度,提高了效率.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2013(023)007【总页数】5页(P48-51,56)【关键词】分水岭;超像素;高斯混合模型;分割【作者】辛月兰【作者单位】陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710062;青海师范大学物理系,青海西宁810008【正文语种】中文【中图分类】TP310 引言图割理论在图像分割问题中得到了广泛的应用，并且已经取得了一些好的成果［1～6］。

黑铉语言信麵与电睡China Computer & Communication2021年第1期基于GrabCut的半交互式输电线路金具锈蚀图像分割方法陈景尚张雨谭麒罗建斌董承熙(广东电网有限责任公司肇庆供电局，广东肇庆526060 )摘要：针对当前输电线路金具锈蚀检测的背景干扰问题，本文提出基于GrabCut的半交互式输电线路金具锈蚀图 像分割方法。

该方法首先对图像进行去噪处理，然后采用半交互式图像分割算法对图像进行自动分割，不仅能够减少背 景对输电线路金具锈蚀检测的干扰，还能有效提高锈蚀检测的准确率。

关键词：GrabCut;半交互式；图像分割；图像去噪中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1003-9767 (2021) 01-042-03A Semi - interactive Image Segmentation Method Based on GrabCutCHEN Jingshang,ZHANG Yu,TAN Qi,LUO Jianbin,DONG Chengxi(Zhaoqing Power Supply Bureau o f Guangdong Power G rid Co.,L td.,Zhaoqing Guangdong526060, China)A b s tra c t:A im ing at the background interference problem o f current transm ission lin e fittin g s corrosion detection,this paper proposes a se m i-in te ra ctive transm ission lin e fittin g s corrosion image segmentation method based on GrabCut.This method firs t denoises the image,and then uses a sem i-interactive image segmentation algorithm to autom atically segment the image,which can not only reduce the background interference to the corrosion detection o f power transmission lin e fittin g s,but also effectively improve the accuracy o f the corrosion detection.K e y w o rd s：GrabCut;semi-interactive;image segmentation;image denoising〇引言电力金具是连接和组合电力系统中的各类装置，起到传 递机械负荷、电气负荷及某种防护作用的金属附件。