La tarea Segmentador de imágenes interactivo de MediaPipe toma una ubicación en una imagen, estima los límites de un objeto en esa ubicación y muestra la segmentación del objeto como datos de imagen. En estas instrucciones, se muestra cómo usar el Segmentador de imágenes interactivo para apps web y de Node. Para obtener más información sobre las capacidades, los modelos y las opciones de configuración de esta tarea, consulta la Descripción general.
Ejemplo de código
En el código de ejemplo del Segmentador de imágenes interactivo, se proporciona una implementación completa de esta tarea en JavaScript para tu referencia. Este código te ayuda a probar esta tarea y comenzar a compilar tu propia app de segmentación de imágenes interactiva. Puedes ver, ejecutar y editar el código de ejemplo del Segmentador de imágenes interactivo solo con tu navegador web. También puedes revisar el código de este ejemplo en GitHub.
Configuración
En esta sección, se describen los pasos clave para configurar tu entorno de desarrollo y los proyectos de código específicamente a fin de usar el Segmentador de imágenes interactivo. Si deseas obtener información general sobre cómo configurar tu entorno de desarrollo para usar tareas de MediaPipe, incluidos los requisitos de la versión de la plataforma, consulta la Guía de configuración para la Web.
Paquetes de JavaScript
El código del Segmentador de imágenes interactivo está disponible a través del paquete @mediapipe/tasks-vision
NPM de MediaPipe. Puedes encontrar y descargar estas bibliotecas desde los vínculos que se proporcionan en la Guía de configuración de la plataforma.
Puedes instalar los paquetes necesarios con el siguiente código para la etapa de pruebas local con el siguiente comando:
npm install --save @mediapipe/tasks-vision
Si deseas importar el código de la tarea a través de un servicio de red de distribución de contenidos (CDN), agrega el siguiente código a la etiqueta de tu archivo HTML:
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
Modelo
La tarea Segmentador de imágenes interactivo de MediaPipe requiere un modelo entrenado que sea compatible con esta tarea. Si deseas obtener más información sobre los modelos entrenados disponibles para el Segmentador de imágenes interactivo, consulta la descripción general de la tarea en la sección Modelos.
Selecciona y descarga un modelo, y almacénalo en el directorio del proyecto:
<dev-project-root>/app/shared/models/
Crea la tarea
Usa una de las funciones createFrom...() del Segmentador de imágenes interactivo a fin de preparar la tarea para ejecutar inferencias. Usa la función createFromModelPath() con una ruta relativa o absoluta al archivo del modelo entrenado.
Si tu modelo ya está cargado en la memoria, puedes usar el método createFromModelBuffer().
En el siguiente ejemplo de código, se muestra el uso de la función createFromOptions() para configurar la tarea. La función createFromOptions te permite personalizar el Segmentador de imágenes interactivo con opciones de configuración. Para obtener más información sobre las opciones de configuración, consulta Opciones de configuración.
En el siguiente código, se muestra cómo compilar y configurar la tarea con opciones personalizadas:
async function createSegmenter() {
const vision = await FilesetResolver.forVisionTasks(
"https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision@latest/wasm"
);
interactiveSegmenter = await InteractiveSegmenter.createFromOptions(vision, {
baseOptions: {
modelAssetPath:
"https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/interactive_segmenter/ptm_512_hdt_ptm_woid.tflite"
},
});
}
createSegmenter();
Opciones de configuración
Esta tarea incluye las siguientes opciones de configuración para las aplicaciones web:
| Nombre de la opción | Descripción | Rango de valores | Valor predeterminado |
|---|---|---|---|
outputCategoryMask |
Si se configura en True, el resultado incluye una máscara de segmentación como una imagen uint8, en la que cada valor de píxel indica si el píxel es parte del objeto ubicado en el área de interés. |
{True, False} |
False |
outputConfidenceMasks |
Si se configura como True, el resultado incluye una máscara de segmentación como una imagen de valor flotante, en la que cada valor flotante representa la confianza de que el píxel es parte del objeto ubicado en el área de interés. |
{True, False} |
True |
displayNamesLocale |
Configura el idioma de las etiquetas que se usarán para los nombres visibles proporcionados en los metadatos del modelo de la tarea, si están disponibles. El valor predeterminado es en para inglés. Puedes agregar etiquetas localizadas a los metadatos de un modelo personalizado
con la API de Metadata Writer de TensorFlow Lite
| Código de configuración regional | en |
Preparar los datos
El Segmentador de imágenes interactivo puede segmentar objetos en imágenes en cualquier formato compatible con el navegador del host. La tarea también controla el procesamiento previo de entrada de datos, incluido el cambio de tamaño, la rotación y la normalización de valores.
Las llamadas a los métodos segment() y segmentForVideo() del Segmentador de imágenes interactivo se ejecutan de forma síncrona y bloquean el subproceso de interfaz de usuario. Si segmentas objetos en fotogramas de video desde la cámara de un dispositivo, cada tarea de segmentación bloqueará el subproceso principal. Puedes evitarlo implementando trabajadores web para que ejecuten segment() y segmentForVideo() en otro subproceso.
Ejecuta la tarea
El Segmentador de imágenes interactivo usa el método segment() para activar las inferencias. El Segmentador de imágenes interactivo muestra los segmentos detectados como datos de imágenes a una función de devolución de llamada que estableces cuando ejecutas una inferencia para la tarea.
En el siguiente código, se muestra cómo ejecutar el procesamiento con el modelo de tareas:
const image = document.getElementById("image") as HTMLImageElement;
interactiveSegmenter.segment(
image,
{
keypoint: {
x: event.offsetX / event.target.width,
y: event.offsetY / event.target.height
}
},
callback);
Para obtener una implementación más completa de la ejecución de la tarea del Segmentador de imágenes interactivo, consulta el ejemplo de código.
Cómo controlar y mostrar los resultados
Cuando se ejecuta la inferencia, la tarea del Segmentador de imágenes interactivo muestra los datos de las imágenes de los segmentos a una función de devolución de llamada. El contenido del resultado son datos de imagen y puede incluir una máscara de categoría, máscaras de confianza o ambas, según lo que establezcas cuando configuraste la tarea.
En las siguientes secciones, se explican con más detalle los datos de salida de esta tarea:
Máscara de categoría
En las siguientes imágenes, se muestra una visualización del resultado de la tarea de una máscara de valor de categoría con un área de punto de interés indicada. Cada píxel es un valor uint8 que indica si el píxel es parte del objeto ubicado en el área de interés. El círculo blanco y negro de la segunda imagen indica el área de interés seleccionada.
Resultado original de la imagen y la máscara de categoría. Imagen de origen del conjunto de datos Pascal VOC 2012.
Máscara de confianza
El resultado de una máscara de confianza contiene valores flotantes entre [0, 1] para cada canal de entrada de imagen. Los valores más altos indican una mayor confianza en que el píxel de la imagen es parte del objeto ubicado en el área de interés.
En el código de ejemplo del Segmentador de imágenes interactivo, se muestra cómo mostrar los resultados de la clasificación que muestra la tarea. Consulta el ejemplo de código para obtener más detalles.