典型文献
基于卷积姿态机和GrabCut的服装图像轮廓分割方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
服装轮廓;图像分割;卷积姿态机;GrabCut
中图分类号：
作者姓名：
游小荣;李淑芳;熊宗志
作者机构：
常州纺织服装职业技术学院,江苏 常州 213164;常州市生态纺织技术重点实验室,江苏 常州 213164
文献出处：
引用格式：
[1]游小荣;李淑芳;熊宗志-.基于卷积姿态机和GrabCut的服装图像轮廓分割方法)[J].毛纺科技,2022(05):86-90
A类：
服装图像分割,服装轮廓
B类：
卷积姿态机,GrabCut,分割方法,人工干预,复杂背景,Convolutional,Pose,Machines,图片数据,服装关键点,矩形框,背景分割,割出,图像自动分割,失精,大批量
AB值：
0.228975
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