抓取切割算法针对不同的迭代次数给出不同的结果，并在一段时间后稳定下来而不进行任何进一步的更改。但是对于我的数据集，如果我允许它安定下来，它也正在裁剪前景。如果我只进行2,3次迭代，那么结果会更好。
我的目标是获得完整的前景而不会遗漏任何细节。即使输出有一些背景，也是可以接受的。所以我的问题是，对于最小前景切割的抓取，有多少次迭代是最佳的？
答案 0 :(得分：0)
在函数中
cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,iterCount,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
您可以将iterCount更改为5，以便正常使用Grabcut算法。
当您使用iterCount = 1或iterCount = 2时，您将根据绘制的矩形获得最小背景减法。
因此，如果你想要使用最小前景切割的grabCut，用户iterCount=2然后指定靠近主对象的矩形。
希望这会有所帮助......