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【数分解説】GrabCut(GraphCut): 指定された領域やヒントで画像から物体を切出したい【画像処理/グラブカット】

グラブカットは、与えられた画像とユーザが指定した領域や線を元に、自動で画像から物体を切り出す技術です.GrabCutは複数の技術を使用しており、混合ガウス分布で物体か背景かを評価したり、色差の計算でらしさを計算したり、グラフの問題に落として、最小カット問題を解くことで実現されています. ペナルティ、エネルギーの計算の方法を帰ることで物体の抽出のほかにもアプリケーションを実現することができます. 今回はGrabCutを10分で紹介します. ThothChildrenは数分でアルゴリズムのポイントをわかりやすく簡単に理解できること、メリットデメリットの把握を目指した解説を投稿する動画チャンネルです. 技術学術集積所 : ThothChildrenVideo アニメーションを目で見て理解するアルゴリズム http://www.thothchildren.com/visalgo/ 参考: 【数分解説】尤度(尤度関数): あるデータが与えられる時そのデータが出やすいパラメータを求める評価値が欲しい【Likelihood Function】    • 【数分解説】尤度(尤度関数): あるデータが与えられる時そのデータが出やす...   【数分解説】パーティクルフィルタ(粒子フィルタ): 観測できない内部の状態の予測分布を粒子で表現して、観測値と制御量、ひとつ前の予測から次の予測をしたい【Particle Filter】    • 【数分解説】パーティクルフィルタ(粒子フィルタ): 観測できない内部の状態...   【数分解説】決定木学習(前編:基本とID3): 特徴量から予測でき、重要な特徴量を把握、判断を説明できる軽量な学習がしたい【DecisionTree Model】    • 【数分解説】決定木学習(前編:基本とID3): 特徴量から予測でき、重要な...   【数分解説】混合ガウス分布: 複数のガウス分布の足し合わせで確率分布を表現したい【Gaussian Mixture Model : GMM】    • 【数分解説】混合ガウス分布: 複数のガウス分布の足し合わせで確率分布を表現...   【数分解説】K-means法(k平均法) : クラスタ数を指定してデータを分割、クラスタリングしたい    • 【数分解説】K-means法(k平均法) : クラスタ数を指定してデータを...   【数分解説】ベイズとかp(A|B)、画像や文字列を絡めた確率、条件付き確率のイメージを持てるようにする解説動画【初学者向け】    • 【数分解説】ベイズとかp(A|B)、画像や文字列を絡めた確率、条件付き確率...   【数分解説】ラグランジュの未定乗数法 : 拘束条件を守りつつ関数の値を最大化するパラメータを求めたい【Lagrange multiplier】    • 【数分解説】ラグランジュの未定乗数法  : 拘束条件を守りつつ関数の値を最...   【数分解説】レーベンバーグ・マーカート法 : 非線形な式を扱う場合でも関数の極小値を高速に求めたい:関数フィッティングなどに応用【Levenberg–Marquardt algorithm】    • 【数分解説】レーベンバーグ・マーカート法  : 非線形な式を扱う場合でも関...   【数分解説】ガウス・ニュートン法 : 非線形な式を扱う場合でも関数の極小値を高速に求めたい:関数フィッティングなどに応用【Gauss Newton Method】    • 【数分解説】ガウス・ニュートン法  : 非線形な式を扱う場合でも関数の極小...   【数分解説】ニュートン法による最適化 : 非線形な式を扱う場合でも関数の極小値を求めたい:関数フィッティングなどに応用【Newton Methods】    • 【数分解説】ニュートン法による最適化  : 非線形な式を扱う場合でも関数の...   【数分解説】拡張カルマンフィルタ : 非線形でもノイズを考慮してリアルタイムに直接観測できない状態を推定したい【Extended Kalman FIlter】    • 【数分解説】拡張カルマンフィルタ  : 非線形でもノイズを考慮してリアルタ...   【数分解説】カルマンフィルタ : ノイズを考慮してリアルタイムに直接観測できない状態を推定したい【Kalman FIlter】    • 【数分解説】カルマンフィルタ  : ノイズを考慮してリアルタイムに直接観測...   【数分解説】ベイズ更新 : データを受けて確率を逐次的に更新して推定したい    • 【数分解説】ベイズ更新 : データを受けて確率を逐次的に更新して推定したい   ThothChildren http://www.thothchildren.com/top?page=1 まとめ: グラブカットのまとめです. グラブカットは、ユーザーが領域や物体のある場所に補助線を引くことで、適切に物体を切り出せます. 適切に切り出せるまで何度も補助線を与えることも可能です. 内部では混合ガウス分布(Gaussian Mixtured Model)で各画素を背景か物体かを評価したり、画素の周囲との関係を見て最適な分離を最小カット問題として求めます. グラブカットのメリットは、ユーザの調整が直感的で、その調整がなくとも自動で適切な境界を探索できること、ペナルティーの設定の仕方ではさまざまな応用ができることがあげられます. 一方でデメリットとしては、パラメータの調整が幾分か必要なことです. 以上で、グラブカットの解説を終了します. ご視聴ありがとうございました.