python版本的GrabCut前景分割和分水岭分割

python版本的GrabCut前景分割和分水岭分割，同时也有深度估计

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def to_uint8（ data ） :
    # maximum pixel
    latch = np.zeros_like（ data ）
    latch[:] = 255
    # minimum pixel
    zeros = np.zeros_like（ data ）

    # unrolled to illustrate steps
    d = np.maximum（ zeros data ）
    d = np.minimum（ latch d ）

    # cast to uint8
    return np.asarray（ d dtype=“uint8“ ）

def drawlines（img1img2linespts1pts2）:
  ‘‘‘ img1 - image on which we draw the epilines for the points in img2
      lines - corresponding epilines ‘‘‘
  print img1.shape
  rc ch = img1.shape
  clr1 = cv2.pyrDown（cv2.imread（‘./images/stacked1.png‘ 0））
  clr2 = cv2.pyrDown（cv2.imread（‘./images/stacked2.png‘ 0））
  for rpt1pt2 in zip（linespts1pts2）:
      color = tuple（np.random.randint（02553）.tolist（））
      x0y0 = map（int [0 -r[2]/r[1] ]）
      x1y1 = map（int [c -（r[2]+r[0]*c）/r[1] ]）
      clr1 = cv2.line（clr1 （x0y0） （x1y1） color1）
      clr1 = cv2.circle（clr1tuple（pt1）5color-1）
      clr2 = cv2.circle（clr2tuple（pt2）5color-1）
      return clr1 clr2

img1 = to_uint8（cv2.pyrDown（cv2.imread（‘./images/stacked1.png‘ cv2.COLOR_BGR2GRAY）））  #queryimage # left image
img2 = to_uint8（cv2.pyrDown（cv2.imread（‘./images/stacked2.png‘ cv2.COLOR_BGR2GRAY））） #trainimage # right image

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create（）
 
# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1 des1 = sift.detectAndCompute（img1None）
kp2 des2 = sift.detectAndCompute（img2None）

# FLANN parameters
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict（algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE trees = 5）
search_params = dict（checks=50）
 
flann = cv2.FlannbasedMatcher（index_paramssearch_params）
matches = flann.knnMatch（des1des2k=2）
 
good = []
pts1 = []
pts2 = []
 
# ratio test as per Lowe‘s paper
for i（mn） in enumerate（matches）:
    if m.distance < 0.8*n.distance:
        good.append（m）
        pts2.append（kp2[m.trainIdx].pt）
        pts1.append（kp1[m.queryIdx].pt）

pts1 = np.int32（pts1）
pts2 = np.int32（pts2）
F mask = cv2.findFundamentalMat（pts1pts2cv2.FM_LMEDS）
 
# We select only inlier points
pts1 = pts1[mask.ravel（）==1]
pts2 = pts2[mask.ravel（）==1]

# Find epilines corresponding to points in right image （second image） and
# drawing its lines on left image
lines1 = cv2.computeCorrespondEpilines（pts2.reshape（-112） 2F）
lines1 = lines1.reshape（-13）
img5img6 = drawlines（img1img2lines1pts1pts2）

# Find epilines corresponding to points in left image （first image） and
# drawing its lines on right image
lines2 = cv2.computeCorrespondEpilines（pts1.reshape（-112） 1F）
lines2 = lines2.reshape（-13）
img3img4 = drawlines（img2img1lines2pts2pts1）

plt.subplot（121）plt.imshow（img5）
plt.subplot（122）plt.imshow（img3）
plt.show（）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        2737  2016-11-15 15:49  分割\depth.py
     文件        1229  2016-11-15 15:49  分割\disparity_video.py
     文件         669  2016-11-15 15:49  分割\grabcut.py
     文件         487  2016-11-15 15:49  分割\segmentation.py
     文件        1007  2016-11-15 15:49  分割\watershed.py
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