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利用YOLOv8实例分割实现图像抠图


那么,实例分割有什么用呢,最直观的应用便是抠图了,我们将语义分割的预测代码修改一下,就可以实现抠图了,步骤如下:

  1. 调用语义分割模型,获取结果result
  2. 拆分result,因为result中含有目标检测的box、类别等诸多信息,我们只需要得到masks即可
  3. masks循环遍历,在这里我们可以对选择扣出哪些目标,如人或是车辆(通过读取box中的cls可以知道其类别编号,通过读取result中的names属性可以对应类别与编号
  4. 利用感兴趣区域来分割出相应目标,其余部分设置为黑色,当然也可以设置为透明

import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO

if __name__ == "__main__":
    model = YOLO("yolov8n-seg.pt")
    img = cv2.imread("1.jpg")
    img=cv2.resize(img,(640,640))
    result = model(img)
    result=result[0]
    names = result.names
    boxes = result.boxes.data.tolist()
    masks = result.masks
    image=np.zeros_like(img)
    for i, mask in enumerate(masks):
        mask = masks.data[i].cpu().numpy().astype(np.bool_)
        image[mask]=img[mask]
    cv2.imwrite("predict.jpg", image)
    print("save done")

抠图效果如下:

利用YOLOv8实例分割实现图像抠图_区域设置

下面的代码是只抠出人物,并且背景透明。
关于图像透明,需要注意的几点:

  1. 在图形图像学中,透明通道也称Alpha通道,代表数字图像中像素点的透明信息。白色的Alpha像素用以定义不透明的彩色像素,而黑色的Alpha定以透明像素,黑白之间的灰阶则是彩色图片中的半透明部分。
  2. 只有pnggif格式能保存透明信息,像BMPJPG格式的图片是不能保存透明信息的。

import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
if __name__ == "__main__":
    model = YOLO("yolov8n-seg.pt")
    img = cv2.imread("3.jpg")
    img=cv2.resize(img,(640,640))
    result = model(img)
    result=result[0]
    names = result.names
    cls=result.boxes.cls
    boxes = result.boxes.data.tolist()
    masks = result.masks
    masked_image_rgba=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2BGRA)#添加alpha通道
    mask_save = np.zeros((640,640)).astype(np.bool_)
    for i, mask in enumerate(masks):
        if cls[i]==0:
            mask=masks.data[i].cpu().numpy().astype(np.bool_)
            mask_save=mask_save|mask
        else:
            continue
    masked_image_rgba[~mask_save] = (0,0,0,0)  # 将非掩码区域设置为透明
    cv2.imwrite("predict.jpg", masked_image_rgba)
    print("save done")

利用YOLOv8实例分割实现图像抠图_v8_02


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