隆重推出 LiteRT：Google 為裝置端 AI (舊稱 TensorFlow Lite) 打造的高效能執行階段。

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網頁的圖片區隔指南

您可以使用 MediaPipe 圖片區隔器工作，根據預先定義的類別將圖片分割成區域，以便套用背景模糊處理等視覺效果。本操作說明將說明如何使用 Node 和網頁應用程式的圖片區塊分割器。適用對象進一步瞭解請參閱總覽。

程式碼範例

圖片區隔器的範例程式碼會在 JavaScript 中提供此工作的完整實作方式，供您參考。這段程式碼可協助您測試這項工作，並開始建構自己的圖片分割應用程式。您只需使用網路瀏覽器，即可查看、執行及編輯圖片分割器範例程式碼。您也可以前往 GitHub。

設定

本節將說明設定開發環境和程式碼專案的關鍵步驟，以便使用圖片分割器。如要進一步瞭解如何設定開發環境以使用 MediaPipe 工作，包括平台版本需求，請參閱網頁版設定指南。

JavaScript 套件

您可以透過 MediaPipe @mediapipe/tasks-vision NPM 套件取得圖片分割器程式碼。您可以透過平台設定指南中的連結，尋找及下載這些程式庫。

您可以使用下列指令，透過下列本機暫存程式碼安裝必要套件：

npm install --save @mediapipe/tasks-vision

如果想要透過內容傳遞網路 (CDN) 匯入工作程式碼請在 HTML 檔案的標記中加入下列程式碼：

<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.js"
    crossorigin="anonymous"></script>
</head>

型號

MediaPipe Image Segmenter 工作需要經過訓練且與此模型相容的模型。工作。如要進一步瞭解圖片區隔工具可用的已訓練模型，請參閱：工作總覽的「模型」一節。

選取並下載模型，然後將模型儲存在專案目錄中：

<dev-project-root>/app/shared/models/

建立工作

請使用其中一個圖片區隔器 createFrom...() 函式，準備執行推論的工作。使用 createFromModelPath() 函式搭配訓練模型檔案的相對或絕對路徑。如果模型已載入記憶體，您可以使用 createFromModelBuffer() 方法。

以下程式碼範例示範如何使用 createFromOptions() 函式設定工作。createFromOptions 函式可讓您使用設定選項自訂圖片區隔器。如要進一步瞭解工作設定，請參閱「設定選項」。

以下程式碼示範如何使用自訂選項建構及設定工作：

runningMode = "IMAGE";

async function createImageSegmenter() {
  const vision = await FilesetResolver.forVisionTasks(
    "https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision@latest/wasm"
  );

  imageSegmenter = await ImageSegmenter.createFromOptions(vision, {
    baseOptions: {
      modelAssetPath:
        "https://storage.googleapis.com/mediapipe-assets/deeplabv3.tflite?generation=1661875711618421",
    },
    outputCategoryMask: true,
    outputConfidenceMasks: false
    runningMode: runningMode
  });
}
createImageSegmenter();

如需更完整的導入「圖片區隔工具」工作，請參閱程式碼範例。

設定選項

這項工作具有下列網頁應用程式設定選項：

選項名稱	說明	值範圍	預設值
`outputCategoryMask`	如果設為 `True`，則輸出結果會包含區隔遮罩視為 uint8 圖片，其中每個像素值都代表勝出的類別值。	{`True, False`}	`False`
`outputConfidenceMasks`	如果設為 `True`，則輸出結果會包含區隔遮罩視為浮點值圖片，其中各浮點值代表信心值分數圖。	{`True, False`}	`True`
`displayNamesLocale`	設定標籤語言，供工作模型的中繼資料 (如有)。預設值為英文的 `en`。您可以在自訂模型的中繼資料中加入經本地化的標籤使用 TensorFlow Lite Metadata Writer API	語言代碼	en
`resultListener`	在圖片分割器處於 `LIVE_STREAM` 模式時，將結果事件監聽器設為以非同步方式接收分割結果。只有在執行模式設為「`LIVE_STREAM`」時才能使用	不適用	不適用

準備資料

圖片區隔工具可以用主機瀏覽器。這項工作也會處理資料輸入預先處理作業，包括調整大小、旋轉以及值正規化

系統會執行對圖片區隔工具 segment() 和 segmentForVideo() 方法的呼叫以及封鎖使用者介面執行緒如果要區隔裝置相機擷取的影片影格，每個分割工作都會封鎖。您可以藉由實作網路工作站其他執行緒上的segment()和 segmentForVideo()。

執行工作

圖片區隔工具使用 segment() 方法搭配圖片模式，以及使用 video 模式觸發推論的 segmentForVideo() 方法。圖片區隔器會將偵測到的區隔以圖片資料的形式，傳回至您在為工作執行推論時設定的回呼函式。

以下程式碼示範如何使用工作模型執行處理程序：

圖片

const image = document.getElementById("image") as HTMLImageElement;
imageSegmenter.segment(image, callback);

影片

async function renderLoop(): void {
  const video = document.getElementById("video");
  let startTimeMs = performance.now();

  imageSegmenter.segmentForVideo(video, startTimeMs, callbackForVideo);

  requestAnimationFrame(() => {
    renderLoop();
  });
}

如要進一步瞭解如何執行 Image Segmenter 工作，請參閱程式碼範例。

處理及顯示結果

在執行推論時，Image Segmenter 工作會將片段圖片資料傳回回呼函式。輸出內容取決於您在設定任務時設定的 outputType。

以下各節會列舉此工作產生的輸出資料範例：

類別可信度

下圖顯示特定類別的工作輸出圖表以及圖片辨識結果信心遮罩輸出內容包含 [0, 1] 之間的浮點值。

原始圖片和類別可信度遮罩輸出內容。來源映像檔 2012 年 Pascal VOC 資料集。

類別值

下圖顯示特定類別的工作輸出圖表值遮罩。類別遮罩範圍是 [0, 255]，每個像素值代表模型輸出的獲勝類別索引。優勝獎項索引是模型能辨識的類別分數最高。

原始圖片和類別遮罩輸出結果。來源映像檔 2012 年 Pascal VOC 資料集。

圖片區塊分割器範例程式碼示範如何顯示工作傳回的區塊分割結果，詳情請參閱程式碼範例。