คู่มือการแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟสำหรับ Python

งานตัวแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟของ MediaPipe จะรับตำแหน่งในรูปภาพ ประมาณขอบเขตของออบเจ็กต์ในตำแหน่งนั้น และแสดงผลการแบ่งกลุ่มสำหรับออบเจ็กต์เป็นข้อมูลรูปภาพ วิธีการเหล่านี้แสดงวิธีใช้เครื่องมือแบ่งส่วนรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟกับภาษา Python ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถ รูปแบบ และตัวเลือกการกําหนดค่าของงานนี้ได้ที่ภาพรวม

ตัวอย่างโค้ด

โค้ดตัวอย่างสำหรับเครื่องมือแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟแสดงการใช้งานที่สมบูรณ์ของงานนี้ใน Python สำหรับใช้อ้างอิง โค้ดนี้จะช่วยคุณทดสอบงานนี้และเริ่มต้นสร้างแอปพลิเคชันการแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟของคุณเอง คุณสามารถดู เรียกใช้ และแก้ไขโค้ดตัวอย่างของเครื่องมือแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟได้โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์เท่านั้น

ตั้งค่า

ส่วนนี้จะอธิบายขั้นตอนสําคัญในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและโปรเจ็กต์โค้ดเพื่อใช้เครื่องมือแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟโดยเฉพาะ ดูข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อใช้งาน MediaPipe รวมถึงข้อกำหนดเวอร์ชันแพลตฟอร์มได้ที่คู่มือการตั้งค่าสำหรับ Python คุณดูซอร์สโค้ดของตัวอย่างนี้ได้ใน GitHub

แพ็กเกจ

งาน MediaPipe Interactive Image Segmenter ต้องใช้แพ็กเกจ mediapipe คุณติดตั้งข้อกําหนดเบื้องต้นที่จําเป็นได้ด้วยคําสั่งต่อไปนี้

$ python -m pip install mediapipe

การนำเข้า

นําเข้าคลาสต่อไปนี้เพื่อเข้าถึงฟังก์ชันงานของเครื่องมือแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟ

import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision

รุ่น

งานตัวแบ่งส่วนรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟของ MediaPipe ต้องใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกซึ่งเข้ากันได้กับงานนี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วสําหรับเครื่องมือแยกส่วนรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่ส่วนโมเดลในภาพรวมของงาน

เลือกและดาวน์โหลดโมเดล จากนั้นจัดเก็บไว้ในไดเรกทอรีโปรเจ็กต์

model_path = '/absolute/path/to/model.tflite'

ระบุเส้นทางของโมเดลภายในพารามิเตอร์ model_asset_path ดังที่แสดงด้านล่าง

base_options = BaseOptions(model_asset_path=model_path)

สร้างงาน

งาน MediaPipe Interactive Image Segmenter ใช้ฟังก์ชัน create_from_options เพื่อตั้งค่างาน ฟังก์ชัน create_from_options ยอมรับค่าสำหรับตัวเลือกการกําหนดค่าที่จะจัดการ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกการกำหนดค่าได้ที่ตัวเลือกการกำหนดค่า โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างและกําหนดค่างานนี้

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
InteractiveSegmenter = mp.tasks.vision.InteractiveSegmenter
InteractiveSegmenterOptions = mp.tasks.vision.InteractiveSegmenterOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

# Create a image segmenter instance with the image mode:
options = InteractiveSegmenterOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.task'),
    running_mode=VisionRunningMode.IMAGE,
    output_type=InteractiveSegmenterOptions.OutputType.CATEGORY_MASK)
with InteractiveSegmenter.create_from_options(options) as segmenter:
# segmenter is initialized and ready to use

ตัวเลือกการกำหนดค่า

งานนี้มีตัวเลือกการกำหนดค่าต่อไปนี้สำหรับแอปพลิเคชัน Python

เตรียมข้อมูล

เตรียมอินพุตเป็นไฟล์รูปภาพหรืออาร์เรย์ NumPy จากนั้นแปลงเป็นออบเจ็กต์ mediapipe.Image

# Load the input image from an image file.
mp_image = mp.Image.create_from_file('/path/to/image')

# Load the input image from a numpy array.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_image)

ดูตัวอย่างโค้ดที่แสดงการเตรียมข้อมูลสําหรับเครื่องมือแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่ตัวอย่างโค้ด

เรียกใช้งาน

ตัวแบ่งส่วนรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟใช้ฟังก์ชัน segment เพื่อทริกเกอร์การอนุมาน สําหรับการแบ่งกลุ่มรูปภาพ ขั้นตอนนี้รวมถึงการเตรียมข้อมูลอินพุต เรียกใช้โมเดลการแบ่งกลุ่ม และประมวลผลผลลัพธ์โมเดลดิบเป็นหน้ากากที่แบ่งกลุ่ม

ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการประมวลผลด้วยโมเดลงาน

RegionOfInterest = vision.InteractiveSegmenterRegionOfInterest
# Perform image segmentation on the provided single image.
# The image segmenter must be created with the image mode.
roi = RegionOfInterest(format=RegionOfInterest.Format.KEYPOINT,
                          keypoint=NormalizedKeypoint(x, y))
segmented_masks = segmenter.segment(mp_image, roi)

ดูตัวอย่างที่สมบูรณ์มากขึ้นของการใช้การอนุมานตัวแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่ตัวอย่างโค้ด

จัดการและแสดงผลลัพธ์

ผลลัพธ์เอาต์พุตสำหรับเครื่องมือแบ่งกลุ่มรูปภาพแบบอินเทอร์แอกทีฟคือรายการข้อมูล Image และอาจมีมาสก์หมวดหมู่ มาสก์ความเชื่อมั่น หรือทั้ง 2 อย่าง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณตั้งค่าไว้เมื่อกําหนดค่างาน หากคุณตั้งค่า output_category_mask เป็น True เอาต์พุตจะเป็นลิสต์ที่มีมาสก์แบบแบ่งกลุ่มเดียวเป็นภาพ uint8 ค่าพิกเซลจะระบุว่าพิกเซลนั้นเป็นส่วนหนึ่งของวัตถุในบริเวณที่น่าสนใจหรือไม่ ดัชนีหมวดหมู่ที่รู้จักของรูปภาพอินพุต หากคุณตั้งค่า output_confidence_masks เป็น True ผลลัพธ์จะเป็นรายการแชแนลที่มีค่าพิกเซลภายในช่วง [0,1] ซึ่งแสดงคะแนนความเชื่อมั่นของพิกเซลที่เป็นของวัตถุในพื้นที่สนใจ

ส่วนต่อไปนี้จะอธิบายข้อมูลเอาต์พุตจากงานนี้เพิ่มเติม

มาสก์หมวดหมู่

รูปภาพต่อไปนี้แสดงภาพแสดงผลของเอาต์พุตงานสำหรับมาสก์หมวดหมู่และค่าพร้อมระบุจุดที่น่าสนใจ พิกเซลแต่ละพิกเซลคือuint8ค่าที่ระบุว่าพิกเซลเป็นส่วนหนึ่งของวัตถุที่อยู่ในบริเวณที่น่าสนใจหรือไม่ วงกลมสีดําและขาวในรูปภาพที่สองระบุพื้นที่ความสนใจที่เลือก

เอาต์พุตมาสก์รูปภาพและหมวดหมู่ต้นฉบับ รูปภาพต้นทางจากชุดข้อมูล Pascal VOC 2012

มาสก์ความเชื่อมั่น

เอาต์พุตสำหรับหน้ากากความเชื่อมั่นมีค่าเป็นทศนิยมระหว่าง [0, 1] สำหรับแชแนลอินพุตรูปภาพแต่ละช่อง ค่าที่สูงขึ้นบ่งบอกถึงความมั่นใจที่มากขึ้นว่าพิกเซลรูปภาพเป็นส่วนหนึ่งของวัตถุที่อยู่ในพื้นที่สนใจ