A tarefa "Segmento de imagem do MediaPipe" permite dividir imagens em regiões com base em categorias para aplicar efeitos visuais, como desfoque do plano de fundo. Esses mostram como usar o segmentador de imagens para apps da Web e de nó. Para mais informações sobre os recursos, modelos e opções de configuração do para esta tarefa, consulte a Visão geral.
Exemplo de código
O código de exemplo para o segmentador de imagens fornece uma implementação completa em JavaScript para sua referência. Esse código ajuda a testar essa tarefa e começar a criar seu próprio app de segmentação de imagens. É possível visualizar, executar e editar o código de exemplo do Segmentador de imagens usando apenas o navegador da Web. Você também pode conferir o código desse exemplo no GitHub.
Configuração
Esta seção descreve as principais etapas para configurar seu ambiente de desenvolvimento e projetos de código especificamente para usar o segmentador de imagens. Para informações gerais sobre como configurar seu ambiente de desenvolvimento para usar tarefas do MediaPipe, incluindo os requisitos da versão da plataforma, consulte o Guia de configuração para a Web.
Pacotes JavaScript
O código do segmentador de imagem está disponível no pacote @mediapipe/tasks-vision
NPM do MediaPipe. É possível
encontrar e fazer o download dessas bibliotecas nos links fornecidos no
guia de configuração da plataforma.
É possível instalar os pacotes necessários com o seguinte código para preparação local usando este comando:
npm install --save @mediapipe/tasks-vision
Se você quiser importar o código da tarefa usando uma rede de fornecimento de conteúdo (CDN), adicione o seguinte código à tag no arquivo HTML:
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
Modelo
A tarefa do segmentador de imagens do MediaPipe requer um modelo treinado que seja compatível com essa tarefa. Para mais informações sobre os modelos treinados disponíveis para o Image Segmenter, consulte a seção "Modelos" da visão geral da tarefa.
Selecione e faça o download de um modelo e armazene-o no diretório do projeto:
<dev-project-root>/app/shared/models/
Criar a tarefa
Use uma das funções createFrom...() do segmentador de imagens para
preparar a tarefa para executar inferências. Use a função createFromModelPath()
com um caminho relativo ou absoluto para o arquivo do modelo treinado.
Se o modelo já estiver carregado na memória, use o
método createFromModelBuffer().
O exemplo de código abaixo demonstra o uso da função createFromOptions() para
para configurar a tarefa. A função createFromOptions permite personalizar
Segmentação de imagens com opções de configuração. Para mais informações sobre a configuração
de tarefas, consulte Opções de configuração.
O código a seguir demonstra como criar e configurar a tarefa com comandos opções:
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();
Para uma implementação mais completa da criação de uma tarefa de Segmentação de imagens, consulte o exemplo de código.
Opções de configuração
Esta tarefa tem as seguintes opções de configuração para aplicativos da Web:
| Nome da opção | Descrição | Intervalo de valor | Valor padrão |
|---|---|---|---|
outputCategoryMask |
Se definido como True, a saída incluirá uma máscara de segmentação
como uma imagem uint8, em que cada valor de pixel indica a categoria vencedora
. |
{True, False} |
False |
outputConfidenceMasks |
Se definido como True, a saída inclui uma máscara de segmentação
como uma imagem de valor flutuante, em que cada valor flutuante representa o mapa de pontuação de confiança
da categoria. |
{True, False} |
True |
displayNamesLocale |
Define o idioma dos rótulos a serem usados para os nomes de exibição fornecidos no
metadados do modelo da tarefa, se disponíveis. O padrão é en para
inglês. É possível adicionar rótulos localizados aos metadados de um modelo personalizado
usando a API Metadata Writer do TensorFlow Lite; |
Código de localidade | en |
resultListener |
Define o listener de resultado para receber os resultados da segmentação
de forma assíncrona quando o segmentador de imagens está no modo LIVE_STREAM.
Só pode ser usado quando o modo de corrida está definido como LIVE_STREAM |
N/A | N/A |
Preparar dados
O Image Segmenter pode segmentar objetos em imagens em qualquer formato aceito pelo navegador host. A tarefa também processa a entrada de dados, incluindo redimensionamento, rotação e normalização de valores.
As chamadas para os métodos segment() e segmentForVideo() do segmentador de imagens são executadas
de forma síncrona e bloqueiam a linha de execução da interface do usuário. Se você segmentar objetos em
frames de vídeo da câmera de um dispositivo, cada tarefa de segmentação bloqueará a linha de execução
principal. Para evitar isso, implemente workers da Web para executar
segment() e segmentForVideo() em outra linha de execução.
Executar a tarefa
O segmentador de imagens usa o método segment() com o modo de imagem e a
Método segmentForVideo() com o modo video para acionar inferências. O
O segmentador de imagens retorna os segmentos detectados como dados de imagem para um callback
que você define ao executar uma inferência para a tarefa.
O código a seguir demonstra como executar o processamento com o modelo de tarefas:
Imagem
const image = document.getElementById("image") as HTMLImageElement; imageSegmenter.segment(image, callback);
Vídeo
async function renderLoop(): void { const video = document.getElementById("video"); let startTimeMs = performance.now(); imageSegmenter.segmentForVideo(video, startTimeMs, callbackForVideo); requestAnimationFrame(() => { renderLoop(); }); }
Para uma implementação mais completa da execução de uma tarefa do segmentador de imagens, consulte o exemplo de código.
Processar e mostrar resultados
Ao executar a inferência, a tarefa do Segmentador de imagem retorna os dados de imagem do segmento para um
função de callback. O conteúdo da saída depende do outputType definido
ao configurar a tarefa.
As seções a seguir mostram exemplos dos dados de saída desta tarefa:
Confiança da categoria
As imagens a seguir mostram uma visualização da saída da tarefa para uma máscara de confiança
de categoria. A saída da máscara de confiança contém valores flutuantes entre
[0, 1]:
Imagem original e saída de máscara de confiança de categoria. Imagem de origem do conjunto de dados Pascal VOC 2012.
Valor da categoria
As imagens a seguir mostram uma visualização da saída da tarefa para uma categoria
máscara de valor. O intervalo da máscara de categoria é [0, 255], e cada valor de pixel representa o índice de categoria vencedor da saída do modelo. O índice da categoria vencedora
tem a maior pontuação entre as categorias que o modelo pode reconhecer.
Saída da máscara de categoria e da imagem original. Imagem de origem do conjunto de dados Pascal VOC 2012.
O código de exemplo do segmentador de imagens demonstra como exibir a segmentação resultados retornados da tarefa, consulte a exemplo de código para mais detalhes.