A tarefa MediaPipe Interactive Image Segmenter utiliza um local em uma imagem, estima os limites de um objeto nesse local e retorna a segmentação dele como dados da imagem. Estas instruções mostram como usar o segmento de imagem interativo para apps da Web e do nó. Para mais informações sobre os recursos, modelos e opções de configuração dessa tarefa, consulte a Visão geral.
Exemplo de código
O código de exemplo do segmentador de imagem interativo apresenta uma implementação completa dessa tarefa em JavaScript para sua referência. Esse código ajuda você a testar essa tarefa e começar a criar seu próprio app interativo de segmentação de imagens. É possível visualizar, executar e editar o exemplo de código do Segmentador de imagens interativo usando apenas o navegador da Web. Também é possível revisar o código deste exemplo no GitHub.
Configuração
Nesta seção, descrevemos as principais etapas para configurar seu ambiente de desenvolvimento e projetos de código especificamente para usar o Segmentador de imagens interativo. Para informações gerais sobre a configuração do ambiente de desenvolvimento para uso de tarefas do MediaPipe, incluindo requisitos de versão da plataforma, consulte o Guia de configuração para Web.
Pacotes JavaScript
O código do Segmenter de imagem interativo está disponível no pacote @mediapipe/tasks-vision
NPM do MediaPipe. É possível
encontrar essas bibliotecas e fazer o download delas nos links fornecidos no
Guia de configuração da plataforma.
É possível instalar os pacotes necessários com o seguinte código para preparo local usando o seguinte comando:
npm install --save @mediapipe/tasks-vision
Se você quiser importar o código da tarefa por um serviço da rede de fornecimento de conteúdo (CDN), adicione o seguinte código na 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 MediaPipe Interactive Image Segmenter requer um modelo treinado compatível com ela. Para mais informações sobre os modelos treinados disponíveis para o Interactive Image Segmenter, consulte a seção Modelos de 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 imagem interativo para
preparar a tarefa para executar inferências. Use a função createFromModelPath() com um caminho relativo ou absoluto para o arquivo de 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 configurar a tarefa. A função createFromOptions permite personalizar o
segmentador de imagem interativo com opções de configuração. Para mais informações sobre as opções
de configuração, consulte Opções de configuração.
O código abaixo demonstra como criar e configurar a tarefa com opções 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();
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 se o pixel faz parte do objeto localizado na área de interesse. |
{True, False} |
False |
outputConfidenceMasks |
Se definido como True, a saída incluirá uma máscara de segmentação como uma imagem de valor flutuante, em que cada valor flutuante representa a confiança de que o pixel faz parte do objeto localizado na área de interesse. |
{True, False} |
True |
displayNamesLocale |
Define o idioma dos rótulos a ser usado para nomes de exibição fornecidos nos
metadados do modelo da tarefa, se disponível. O padrão é en para
inglês. É possível adicionar rótulos localizados aos metadados de um modelo personalizado
usando a API TensorFlow Lite Metadata Writer
| Código da localidade | en |
preparar dados
O Segmenter de imagem interativo pode segmentar objetos em imagens em qualquer formato compatível com o navegador do host. A tarefa também lida com o pré-processamento da entrada de dados, incluindo redimensionamento, rotação e normalização de valores.
As chamadas para os métodos segment() e segmentForVideo() do segmento de imagem interativo 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. É possível evitar isso implementando workers da Web para executar
segment() e segmentForVideo() em outra linha de execução.
Executar a tarefa
O Segmentador de imagem interativo usa o método segment() para acionar inferências. O
segmentador de imagem interativo retorna os segmentos detectados como dados de imagem para uma função de callback
definida ao executar uma inferência para a tarefa.
O código a seguir demonstra como executar o processamento com o modelo de tarefa:
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 uma implementação mais completa da execução de uma tarefa do segmentador de imagem interativo, consulte o exemplo de código.
Gerenciar e mostrar resultados
Ao executar a inferência, a tarefa "Segmento de imagem interativo" retorna os dados de imagem do segmento para uma função de callback. O conteúdo da saída é composto por dados de imagem e pode incluir uma máscara de categoria, de confiança ou ambas, dependendo do que você definiu quando configurou a tarefa.
As seções a seguir explicam melhor os dados de saída dessa tarefa:
Máscara de categoria
As imagens a seguir mostram uma visualização da saída da tarefa para uma máscara de valor de categoria com uma área de interesse indicada. Cada pixel é um valor uint8
que indica se o pixel faz parte do objeto localizado na área de
interesse. O círculo preto e branco na segunda imagem indica a área de interesse selecionada.
Saída original da máscara de imagem e categoria. Imagem de origem do conjunto de dados Pascal VOC 2012.
Máscara de confiança
A saída de uma máscara de confiança contém valores flutuantes entre [0, 1] para
cada canal de entrada de imagem. Valores mais altos indicam uma confiança maior de que
o pixel da imagem faz parte do objeto localizado na área de interesse.
O código de exemplo do Segmentador de imagem interativo demonstra como exibir os resultados de classificação retornados da tarefa. Consulte o exemplo de código para mais detalhes.