MediaPipe 이미지 세그먼트화 도구를 사용하면 배경 흐림 효과와 같은 시각적 효과를 적용하기 위해 사전 정의된 카테고리를 기반으로 이미지를 영역으로 나눌 수 있습니다. 이 안내에서는 Node 및 웹 앱에 이미지 세그멘테이션을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 작업의 기능, 모델, 구성 옵션에 관한 자세한 내용은 개요를 참고하세요.
코드 예
Image Segmenter의 예시 코드는 이 작업의 완전한 JavaScript 구현을 참고용으로 제공합니다. 이 코드는 이 작업을 테스트하고 자체 이미지 세분화 앱을 빌드하는 데 도움이 됩니다. 웹브라우저만 사용하여 Image Segmenter 예를 보고 실행하고 수정할 수 있습니다.
설정
이 섹션에서는 특히 이미지 세그멘테이션 도구를 사용하기 위해 개발 환경과 코드 프로젝트를 설정하는 주요 단계를 설명합니다. 플랫폼 버전 요구사항을 비롯해 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경 설정에 관한 일반적인 내용은 웹 설정 가이드를 참고하세요.
JavaScript 패키지
이미지 세그멘테이션 도구 코드는 MediaPipe @mediapipe/tasks-vision
NPM 패키지를 통해 사용할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 플랫폼 설정 가이드에 제공된 링크에서 찾아 다운로드할 수 있습니다.
다음 명령어를 사용하여 로컬 스테이징에 필요한 패키지를 다음 코드로 설치할 수 있습니다.
npm install --save @mediapipe/tasks-vision
콘텐츠 전송 네트워크 (CDN) 서비스를 통해 작업 코드를 가져오려면 HTML 파일의 태그에 다음 코드를 추가합니다.
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.mjs"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
모델
MediaPipe 이미지 세그멘터 작업에는 이 작업과 호환되는 학습된 모델이 필요합니다. 이미지 세그멘테이터에 사용할 수 있는 학습된 모델에 관한 자세한 내용은 작업 개요의 모델 섹션을 참고하세요.
모델을 선택하고 다운로드한 다음 프로젝트 디렉터리에 저장합니다.
<dev-project-root>/app/shared/models/
작업 만들기
Image Segmenter createFrom...() 함수 중 하나를 사용하여 추론을 실행할 작업을 준비합니다. 학습된 모델 파일의 상대 또는 절대 경로와 함께 createFromModelPath() 함수를 사용합니다.
모델이 이미 메모리에 로드된 경우 createFromModelBuffer() 메서드를 사용할 수 있습니다.
아래 코드 예시에서는 createFromOptions() 함수를 사용하여 작업을 설정하는 방법을 보여줍니다. createFromOptions 함수를 사용하면 구성 옵션으로 이미지 세그멘테이션 도구를 맞춤설정할 수 있습니다. 태스크 구성에 관한 자세한 내용은 구성 옵션을 참고하세요.
다음 코드는 맞춤 옵션으로 작업을 빌드하고 구성하는 방법을 보여줍니다.
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();
이미지 세그멘터 작업 생성의 더 완전한 구현은 코드 예시를 참고하세요.
구성 옵션
이 작업에는 웹 애플리케이션을 위한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.
| 옵션 이름 | 설명 | 값 범위 | 기본값 |
|---|---|---|---|
outputCategoryMask |
True로 설정하면 각 픽셀 값이 가장 높은 카테고리 값을 나타내는 uint8 이미지로 분할 마스크가 출력에 포함됩니다. |
{True, False} |
False |
outputConfidenceMasks |
True로 설정하면 출력에 세그먼트 마스크가 부동 소수점 값 이미지로 포함됩니다. 여기서 각 부동 소수점 값은 카테고리의 신뢰도 점수 맵을 나타냅니다. |
{True, False} |
True |
displayNamesLocale |
사용 가능한 경우 작업 모델의 메타데이터에 제공된 표시 이름에 사용할 라벨의 언어를 설정합니다. 기본값은 영어의 경우 en입니다. TensorFlow Lite 메타데이터 작성기 API를 사용하여 맞춤 모델의 메타데이터에 현지화된 라벨을 추가할 수 있습니다. |
언어 코드 | en |
resultListener |
이미지 세그멘터가 LIVE_STREAM 모드일 때 분할 결과를 비동기적으로 수신하도록 결과 리스너를 설정합니다.
실행 모드가 LIVE_STREAM로 설정된 경우에만 사용할 수 있습니다. |
해당 사항 없음 | 해당 사항 없음 |
데이터 준비
Image Segmenter는 호스트 브라우저에서 지원하는 모든 형식의 이미지에서 객체를 분할할 수 있습니다. 이 작업은 크기 조절, 회전, 값 정규화를 비롯한 데이터 입력 전처리도 처리합니다.
이미지 세그멘터 segment() 및 segmentForVideo() 메서드 호출은 동기적으로 실행되며 사용자 인터페이스 스레드를 차단합니다. 기기 카메라의 동영상 프레임에서 객체를 분할하면 각 분할 작업이 기본 스레드를 차단합니다. 다른 스레드에서 segment() 및 segmentForVideo()를 실행하도록 웹 워커를 구현하여 이를 방지할 수 있습니다.
태스크 실행
이미지 세그멘테이션 도구는 이미지 모드에서는 segment() 메서드를 사용하고 video 모드에서는 segmentForVideo() 메서드를 사용하여 추론을 트리거합니다. 이미지 세그멘터는 작업의 추론을 실행할 때 설정한 콜백 함수에 감지된 세그먼트를 이미지 데이터로 반환합니다.
다음 코드는 태스크 모델로 처리를 실행하는 방법을 보여줍니다.
이미지
const image = document.getElementById("image") as HTMLImageElement; imageSegmenter.segment(image, callback);
동영상
async function renderLoop(): void { const video = document.getElementById("video"); let startTimeMs = performance.now(); imageSegmenter.segmentForVideo(video, startTimeMs, callbackForVideo); requestAnimationFrame(() => { renderLoop(); }); }
이미지 세그멘터 작업을 실행하는 더 완전한 구현은 예시를 참고하세요.
결과 처리 및 표시
추론을 실행하면 이미지 세그멘터 작업이 세그먼트 이미지 데이터를 콜백 함수에 반환합니다. 출력의 콘텐츠는 작업을 구성할 때 설정한 outputType에 따라 달라집니다.
다음 섹션에서는 이 작업의 출력 데이터 예시를 보여줍니다.
카테고리 신뢰도
다음 이미지는 카테고리 신뢰도 마스크의 작업 출력을 시각화한 것입니다. 신뢰도 마스크 출력에는 [0, 1] 사이의 부동 소수점 값이 포함됩니다.
원본 이미지와 카테고리 신뢰도 마스크 출력. Pascal VOC 2012 데이터 세트의 소스 이미지
카테고리 값
다음 이미지는 카테고리 값 마스크의 작업 출력 시각화를 보여줍니다. 카테고리 마스크 범위는 [0, 255]이며 각 픽셀 값은 모델 출력의 우승 카테고리 색인을 나타냅니다. 우승 카테고리 색인은 모델이 인식할 수 있는 카테고리 중에서 점수가 가장 높습니다.
원본 이미지와 카테고리 마스크 출력. Pascal VOC 2012 데이터 세트의 소스 이미지
이미지 세분화 도구 예시 코드에서는 작업에서 반환된 세분화 결과를 표시하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 예시를 참고하세요.