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1键抠图,毛发毕现:这个GitHub新项目助你迅速

发表日期:2021-02-21 03:30文章编辑:jianzhan浏览次数: 标签:    

设备之心报导

参加:1鸣

迅速抠图不留痕,设计方案看了都精神实质。

抠图是 PS 中的1项常见技术性。可是要保证完善地将图象中的总体目标选择出往来往费时间费劲。近日,1个名为 PyMatting 的新项目无疑可以协助你。

新项目详细地址:https://github.com/pymatting/pymatting

不用手动式,1键抠图

抠图的 AI 运用情景是这样的:给定1张图象,根据划定1个地区,AI 理应可以估算到划定地区内的市场前景图总体目标,并将这个市场前景详细地抽取下来,用来更换到别的情况的图象中去。

因而,抠图必须两个 AI 工作能力:最先,AI 必须可以在划定的地区内鉴别总体目标。其次,AI 要可以详细地将总体目标抽取下来,沒有划定不正确的边沿、模糊不清的图象等难题。

上图为新项目作者出示的示例。给定1只小动物的图象(左上),和人划定的地区(右上),优化算法理应可以得到划定地区内总体目标的阿尔法安全通道,即区别市场前景和情况的黑与白轮廊(左下)。有了这1数据信息,便可以从原图中抠去总体目标,并挪动到新的图象中去(右下)。

据新项目详细介绍,PyMatting 具备下列特点。

最先,新项目可以进行阿尔法抠图(Alpha Matting),在其中包含 Closed-Form 抠图、大核抠图(Large Kernel Matting)、KNN 抠图、根据学习培训的数据抠图(Learning Based Digital Matting)、任意游走(Random Walk)抠图等优化算法。

另外,新项目也能进行市场前景预估,包含 Clos Form 市场前景预估和多级别别市场前景预估(根据 CPU、CUDA 和 OpenCL 等)优化算法。

该新项目还能够开展迅速线程同步 KNN 检索、不彻底阀值化楚列斯基溶解(incomplete thresholded Cholesky decomposition)、V 轮几何图形多网格预标准子(V-Cycle Geometric Multigrid preconditioner)等。

应用方式

在应用前,你必须确保电脑上安裝相应的 Python 自然环境(Python 3),另外必须下列安裝包:

numpy>=1.16.0pillow>=5.2.0numba>=0.47.0scipy>=1.1.0因为新项目必须 GPU,因而也必须 GPU 有关适用:

cupy-cuda90>=6.5.0 or similarpyopencl>=2019.1.2除此以外,以便开展检测,也必须:

pytest>=5.3.4以便便捷应用,作者出示了1些示例编码。比如,以下编码中,给定初始图象和抠图框,能够抽取下阿尔法市场前景:

frompymattingimportcutoutcutout(#inputimagepath"data/lemur.png",#inputtrimappath"data/lemur_trimap.png",#outputcutoutpath"lemur_cutout.png")

作者还出示了高級编码,立即开展抠图,转化成新图象:

image=load_image("../data/lemur/lemur.png","RGB",scale,"box")trimap=load_image("../data/lemur/lemur_trimap.png","GRAY",scale,"nearest")#estimatealphafromimageandtrimapalpha=estimate_alpha_cf(image,trimap)#makegraybackgroundnew_background=np.zeros(image.shape)new_background[:,:]=[0.5,0.5,0.5]#estimateforegroundfromimageandalphaforeground,background=estimate_foreground_ml(image,alpha,return_background=True)#blendforegroundwithbackgroundandalpha,lesscolorbleedingnew_image=blend(foreground,new_background,alpha)

除编码示列外,新项目还出示了检测编码,可在主文件目录中运作:

python3tests/download_images.pypip3install-rrequirements_tests.txtpytest

这1检测可以遮盖 89% 的编码。

除新项目外,作者还出示了不一样的抠图优化算法的标准检测結果,以下所示:

不一样优化算法在检测数据信息集上的均方偏差尺寸。

能够看出,根据学习培训的优化算法和 Closed-Form 优化算法都能获得非常好的实际效果。

详细的标准检测結果:https://pymatting.github.io/benchmark.html

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