影像分割：cv::grabCut

OpenCV提供另一個grabCut影像分割演算法，計算方式較watershed更複雜，

但結果比較精確，如果想要從靜態影像提取前景物體，像是將一幅影像中的物體剪貼到另一幅圖中，

這是最佳算法。

void grabCut(InputArray img, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode=GC_EVAL)

#img: 輸入圖，8位元3通道。

#mask: 輸出圖，8位元單通道圖。

# 輸出圖mask每個像素為以下四個標誌之一：

# 1. GC_BGD: 確定為後景

# 2. GC_FGD: 確定為前景

# 3. GC_PR_BGD: 可能為後景

# 4. GC_PR_FGD: 可能為前景

#rect: 輸入矩形，在這之外的像素全都是背景，只有mode參數是GC_INIT_WITH_RECT時才有效。

#bgdmodel: 背景模型，供演算法內部使用。(提供演算法後景資訊)

#fgdmodel: 前景模型，供演算法內部使用。(提供演算法前景資訊)

#interCount: 迭代次數。

#mode: 處理模式。

# 模式有三種選擇：

# 1. GC_INIT_WITH_RECT: 提供矩形範圍的初始條件

# 2. GC_INIT_WITH_MASK: 提供遮罩，可和GC_INIT_WITH_RECT共同使用，在這ROI之外的為背景

# 3. GC_EVAL: 預設模式

原理閱讀：

（三個Channel綜合考慮，建立前景與後景各自的GMM模型，迭代對每個像素進行前景後景分類運算。）

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