实时人像分割开源项目教程

实时人像分割开源项目教程

Portrait-Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/Portrait-Segmentation

1. 项目介绍

项目名称：Portrait-Segmentation

项目简介：这是一个实现实时人像分割的开源项目，适用于移动设备。项目使用语义分割技术预测图像中每个像素的标签（密集预测），以实现背景替换和背景模糊等计算机视觉应用。项目支持多种网络架构，并在边缘设备上部署，实现实时推理。

技术栈：Tensorflow、Keras、Python 3、Scipy、Dlib、Opencv、PIL、Matplotlib 等。

2. 项目快速启动

安装依赖：

pip uninstall -y tensorflow
pip install -U tf-nightly
pip install keras
pip install kito

准备数据集：下载训练数据集，包括以下几种：

• Portseg_128
• Portrait_256
• PFCN
• AISegment
• Baidu_Aug
• Supervisely
• Pascal_Person
• Supervisely Portrait

训练模型：

python train.py

评估模型：

python eval.py

导出模型：

python export.py

在摄像头实时运行模型：

python webcam.py

3. 应用案例和最佳实践

• 背景替换：使用训练好的模型，将人像从原始图像中分割出来，然后将其放置到新的背景中。
• 背景模糊：对分割出的人像背景进行模糊处理，以突出主体。
• 实时视频处理：在实时视频流中应用模型，实现实时人像分割。

4. 典型生态项目

• MODNet：一个实时人像视频分割模型，具有很高的准确性。
• Mobile-Unet Architecture：使用 Mobilent v2 作为编码器，实现实时人像分割。
• Prisma-Net、Portrait-Net、Slim-Net、SINet：其他几种用于实时人像分割的网络架构。

以上是关于实时人像分割开源项目的教程，希望对您有所帮助。

Portrait-Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/Portrait-Segmentation