在前景提取的開始，用壹個矩形框來指定前景區域的大致位置範圍，然後對其進行叠代分割，直到達到最佳效果。經過上述處理後，提取前景的效果可能並不理想，存在未提取前景或提取背景作為前景的情況，需要用戶介入提取過程。在原始圖像(或任何與原始圖像大小相同的圖像)的副本中，用戶將待提取的區域標記為白色的前景，將待用作背景的區域標記為黑色。然後，以標記後的圖像為掩膜，算法繼續叠代提取前景，得到最終結果。
比如圖17-14的左圖，將待提取的前景Lena用矩形框框起來，然後將前景圖像和背景圖像分別用白色和黑色標註。標註完成後，將使用交互式前景提取算法得到如圖17-14右圖所示的結果圖像。
PowerPoint 2016提供了“刪除背景”的功能。用戶可以根據自己的需要在圖像上標註出需要保留的部分和需要刪除的部分，然後讓PowerPoint幫我們提取前景物體。嘗試在PowerPoint中刪除圖像背景，有助於我們更好地理解交互式前景提取中模板的使用。
我們來看看GrabCut算法的具體實現過程。
在OpenCV中，交互式前景提取的函數是cv2.grabCut()。
例17.8在GrabCut算法中，使用模板提取圖像的前景，觀察提取效果。
需要註意的是，在上述步驟中，用畫筆標記的模板圖像m0不能直接用作模板(即參數蒙版)。函數cv2.grabCut()要求參數mask的值必須是cv2。GC_BGD(背景測定)，cv2。GC_FGD(前景確定)，cv2。GC_PR_BGD(可能的背景)，cv2。GC_PR_FGD(可能的前景)，或0，650。此時模板圖像m0中的[0，255]中有壹個值，所以它的值不滿足函數cv2.grabCut()的要求，不能直接作為參數掩碼使用。模板圖像m0中的白黑值必須先映射到模板M上，然後將模板圖像M作為函數cv2.grabCut()的模板參數。