OpenCVsharp GrabCut图像分割

using System;
using OpenCvSharp;

namespace Grabcut图像分割
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            /*
             * Grabcut 使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前景，实现图像分割
             * -函数原型
             * void Cv2.GrabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel,
             *                  InputOutputArray fgdModel, int iterCount, GrabCutModes mode)
             * -img: 输入的待分割图像(CV_8U数据类型的三通道图像)
             * -mask: 输入、输出的CV_8U单通道掩码图像
             * -rect: 包含对象的roi区域，尽在mode == GC_INIT_WITH_RECT时使用
             * -bgdModel: 背景模型的临时数组
             * -fgdModel: 前景模型的临时数组
             * -iterCount: 算法迭代次数
             * -mode: 分割模式标志
             */
            string picPath = @"输入图片路径";
            Mat img = Cv2.ImRead(picPath);
            if (img.Empty())
            {
                Console.WriteLine("请检测图片路径是否正确");
                return;
            }
            //矩形区域绘制
            Mat imgRect = new Mat();
            img.CopyTo(imgRect);
            Rect rect = new Rect(200, 300, 150, 150);
            Cv2.Rectangle(imgRect, rect, new Scalar(255, 255, 255), 2);
            Cv2.ImShow("选择矩形区域", imgRect);
            //分割图像
            Mat bgdModel = Mat.Zeros(1, 65, MatType.CV_64FC1);
            Mat fbdModel = Mat.Zeros(1, 65, MatType.CV_64FC1);
            Mat mask = Mat.Zeros(img.Size(), MatType.CV_8UC1);
            Cv2.GrabCut(img, mask, rect, bgdModel, fbdModel, 5, GrabCutModes.InitWithRect);            
            //重绘分割出的前景
            Mat result = new Mat();
            for (int i = 0; i < mask.Rows; i++)
            {
                for (int j = 0; j < mask.Cols; j++)
                {
                    int n = mask.At<byte>(i, j);
                    if (n == 1 || n == 3)//保留前景 
                    {
                        mask.At<byte>(i, j) = 255;
                    }
                    else//剔除背景
                    {
                        mask.At<byte>(i, j) = 0;
                    }
                }
            }
            Cv2.BitwiseAnd(img, img, result, mask);
            Cv2.ImShow("分割结果", result);
            Cv2.WaitKey(0);

        }
    }
}