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基于卷积姿态机和GrabCut的服装图像轮廓分割方法

         

摘要

GrabCut在服装图像分割中得到广泛应用,为解决GrabCut需要人工干预以及复杂背景下精度不高的问题,提出了一种基于卷积姿态机(Convolutional Pose Machines)和GrabCut的服装图像分割方法。借助卷积姿态机,使用包含服装的图片数据进行训练,得到卷积姿态机网络,从复杂背景中定位出服装关键点,形成包含服装的矩形框,并以此作为GrabCut算法的初始矩形框,经过GrabCut算法处理,从复杂背景分割出服装图像。结果证明:与传统需要人工干预的GrabCut方法相比,本方法无需人工干预,便可将复杂背景中的服装图像自动分割出来,在不损失精确度的基础上,可实现大批量服装图像的自动分割。

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