Graphcut是一種基於圖論的分割方法，在計算機視覺領域中應用於前景分割、醫學處理、紋理分割及立體視覺等方面，類似於PS中的摳圖功能。基本圖論的分割技術是影象分割領域中新的研究熱點，該方法基於能量優化演算法，將影象分割問題轉換為圖的最小割優化問題。

Grabcut是Graphcut演算法的改進，Graphcut是一種直接基於圖切演算法的影象分割技術，僅僅需要確認前景與背景輸入，該演算法就可以完成背景與前景相似督導賦權圖，並通過最優切割來實現影象分割。Grabcut演算法可以不需要使用者互動，僅僅需要輸入包含目標前景的區域就可以完成前景與前景的分離。

Graphcut的目標和背景模型是灰度直方圖，Grabcut採用的是RGB三通道混合高斯模型；Graphcut的能量最小化分割是能通過一次計算實現的，而Grabcut是根據分割模型引數更新完成學的學習過程；Graphcut需要使用者輸入前景與背景區域點集，而Grabcut只需要提供含有背景的區域畫素集就可以完成分割。

上面三段話純屬裝逼，實際上，只是對Grabcut演算法和Graphcut演算法大致的介紹，要說為什麼是那樣，我現在也說不清楚，如果想了解詳細原理，可以參考相關論文和下面這三篇博文

OpenCV中提供了Grabcut函式用於實現Grabcut操作，原型如下：

void grabCut(InputArray image, InputOutputArray mask, Rect rect, InputOutputArray bgdModel, InputOutputArray fgdModel, int iterCount, int mode)