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做网络兼职的网站,环球军事新闻最新消息,企业站网页制作实训步骤,国外一个专门做配乐的网站基于文本提示和语义分割的快速抠图 1. 介绍2. 效果展示3. 安装模型4. 命令行调用5. 代码调用5.1 模型加载5.2 可视化函数定义5.3 图像语义分割 6. 参考资料7. 结语服务 1. 介绍 传统的图像语义分割模型通常固定类别进行分割,而基于文本提示的语义分割模型则具有更高…

基于文本提示和语义分割的快速抠图

    • 1. 介绍
    • 2. 效果展示
    • 3. 安装模型
    • 4. 命令行调用
    • 5. 代码调用
      • 5.1 模型加载
      • 5.2 可视化函数定义
      • 5.3 图像语义分割
    • 6. 参考资料
    • 7. 结语
    • 服务

1. 介绍

传统的图像语义分割模型通常固定类别进行分割,而基于文本提示的语义分割模型则具有更高的灵活性。本文介绍的模型允许用户通过输入文本标签来手动控制分割的类别信息,从而实现快速抠图的需求。

2. 效果展示

通过控制文本标签,模型能够快速、精准地抠出特定物体,以下是部分抠图效果展示:

在这里插入图片描述

3. 安装模型

使用 PaddleHub 可以便捷地安装该语义分割模型:

!pip install --upgrade paddlenlp
!hub install lseg

4. 命令行调用

通过简单的命令行指令即可快速调用模型进行抠图:

!hub run lseg \--input_path "images/cat.jpeg" \--labels 'cat' 'other' \--output_dir "lseg_output"

文本标签支持中英文,模型会自动翻译至英文输入。

5. 代码调用

5.1 模型加载

import paddlehub as hubmodule = hub.Module(name="lseg")

5.2 可视化函数定义

import cv2
import numpy as np
from PIL import Imagedef vis(results):result = np.concatenate([results['color'], results['mix']], 1)return Image.fromarray(result[:, :, ::-1])

5.3 图像语义分割

# 定义图像路径 / 类别 / 保存路径
image_path = 'images/cat.jpeg'
labels = ['plant', 'grass', 'cat', 'stone', 'other']
output_dir = 'lseg_output'# 图像分割
results = module.segment(image=image_path,labels=labels,visualization=True,output_dir=output_dir
)# 可视化
vis(results)

或者直接使用 numpy.ndarray BGR 格式的图像:

# 定义图像路径 / 类别 / 保存路径
image_path = 'images/cat.jpeg'
labels = ['plant', 'grass', 'cat', 'stone', 'other']
output_dir = 'lseg_output'# 图像分割
results = module.segment(image=cv2.imread(image_path),labels=labels,visualization=True,output_dir=output_dir
)# 可视化
vis(results)

6. 参考资料

  • 论文:Language-driven Semantic Segmentation
  • 官方实现:isl-org/lang-seg
  • AIStudio 介绍:Lang-Seg:文本驱动的图像语义分割

7. 结语

以上是基于文本提示的语义分割快速抠图模型的介绍与实践。希望本文能够对您有所帮助,若有任何疑问或建议,欢迎留言交流!

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