我知道分水岭和抓取算法都是图像分割的常用工具。它们似乎都依赖于预定义的标记来形成类似源-汇系统的东西，然后使用图像的梯度来找到边界。
我观察到的最大区别是，grabcut 使用图形结构，其中梯度转换为边缘权重，而分水岭直观地通过向梯度图像中缓慢添加水来工作。但对我来说，它们似乎会产生类似的结果？
我的问题是这两种算法之间的相对优势和劣势是什么？我什么时候应该使用其中一种而不是另一种？
最佳答案
我不知道 GraphCut 的情况，但 Watershed 的主要弱点是“泄漏”。事实上，如果您的标记没有完美定义，一旦找到允许传播的像素，分水岭就会泄漏。因此它必须受到标记的高度约束。
分水岭(发展良好，请参阅 SMIL 库)似乎比图割更快。
关于algorithm - 比较分水岭和抓取，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38967346/