比較分水嶺和抓取

Question

我知道分水嶺和抓取算法都是圖像分割的常用工具。它們似乎都依靠預定義的標記來形成類似源 - 源系統的東西，然後使用圖像的漸變來查找邊界。

我觀察到的最大區別是，grabcut使用圖形結構，其中梯度轉換爲邊緣權重，而分水嶺直觀地通過向梯度圖像緩慢添加水來工作。但對我來說，他們似乎會產生類似的結果？

我的問題是這兩種算法之間的相對優勢和劣勢是什麼？我應該什麼時候使用一個？

Answer 1

我不知道GraphCut，但對於流域來說，主要弱點是「泄漏」。事實上，如果你的標記沒有完美定義，那麼一旦它發現一個允許傳播的像素，分水嶺就會泄漏。所以它必須受到標記的高度限制。

分水嶺（發展良好，見SMIL庫）似乎比圖形切割更快。

Answer 2

供將來參考，

在OpenCV中的特定情況下，什麼我經歷，

Grabcut只分離背景前景（即，僅支持2個標籤），同時分水嶺載體與多個標籤分割

Grabcut比分水嶺慢得多，我沒有硬數據，但分水嶺能夠處理近似實時的圖像，該圖像需要大約5秒來處理