Улучшение grabcut?

[Улучшение grabcut?]

Добрый вечер.

Нужен совет в каком направлении мне искать информацию.

Имеется набор изображений (~50к) в формате png и jpg. На изображениях запечатлены люди в разных фото-позах, за человеком белый фон. На изображениях разные люди (высокие, маленькие, по пояс, портрет, мужчины, женщины).

Изображения в формате png отделены от фона, на jpg соответсвенно фон имеется.

Возможно ли каким-либо алгоритмом научить будущую систему выделять границы объекта (в нашем случае человека) на рандомном не из выборки изображении с фоном. Своеобразная сегментация.

Возможно ли такую систему объединить с имеющимся алгоритмом сегментации, например grabcut ?

[resizeImage]

...... изображение ведь не создавалось.  Спасибо!

[resizeImage]

Добрый.

 

Друзья, вопрос возможно тривиален, но я не нашел на него ответ. Проблема заключается в следующем:

 

Необходимо производить ресайз изображения, если он больше определенного размера. Код ниже выполняется в следующих случаях:

 

- изображение по длинной стороне больше 1000 px

Mat img = imread(filename);

if(img.rows > 1000){
resize(img, dst, Size(), coefX , coefY, INTER_CUBIC);
}

//далее производим действия с картинкой

В случае, если изображение меньше 1000 px , программа вылетает с ошибкой на входе в условие:

 

 

OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\b

uildslave64\win64_amdocl\2_4_PackSlave-win32-vc11-shared\opencv\modules\imgproc\

src\color.cpp, line 3739

 

Если убрать условие, то тоже самое изображение ( которое менее 1000 px ) ресайзится без проблем.

 

В чем причина, и как это можно решить? 

Изображение уменьшаю для детектора, т.к на меньшем изображении поиск необходимых элементов выполняется быстрее.