AniSeg 开源项目使用教程

AniSeg 开源项目使用教程

AniSeg A faster-rcnn model for anime character segmentation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/AniSeg

1. 项目目录结构及介绍

AniSeg 项目是一个用于动漫角色对象检测的开源项目，其目录结构如下：

AniSeg/
├── object_detection/              # 包含模型定义和对象检测相关代码
├── samples/                       # 包含示例图片和结果输出文件夹
├── .gitignore                     # 指定哪些文件和文件夹应该被 Git 忽略
├── LICENSE                        # 项目使用的 Apache-2.0 许可证文件
├── README.md                      # 项目说明文件
├── infer_from_image.py            # 用于图像推断的 Python 脚本
├── util_io.py                     # 包含输入输出相关工具的 Python 模块
├── util_io_test.py                # 用于测试 util_io 模块的测试脚本
├── util_misc.py                   # 包含杂项工具的 Python 模块
└── util_misc_test.py              # 用于测试 util_misc 模块的测试脚本

各目录和文件简要说明：

• object_detection/: 包含了用于对象检测的 TensorFlow 模型定义和代码。
• samples/: 存放了一些示例图片和用于存放检测结果输出的文件夹。
• .gitignore: 指定了在 Git 版本控制中应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 提供了项目的 Apache-2.0 许可证信息。
• README.md: 包含了项目的详细说明。
• infer_from_image.py: 主脚本，用于执行图像推断操作。
• util_io.py 和 util_io_test.py: 提供了处理输入输出操作的函数，以及相关的测试代码。
• util_misc.py 和 util_misc_test.py: 提供了一些杂项功能，例如辅助计算和相关的测试代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 infer_from_image.py，它是运行项目的主要脚本。以下是一些基本的使用示例：

python infer_from_image.py \
  --input_images=/PATH/TO/IMAGES/ \
  --output_path=/PATH/TO/OUTPUT/FOLDER/ \
  --inference_graph=/PATH/TO/frozen_inference_graph.pb \
  --visualize_inference=True

如果使用的是人物分割模型，需要添加 --detect_masks=True 标志。

参数说明：

• --input_images: 指定输入图片的路径。
• --output_path: 指定输出结果的存储路径。
• --inference_graph: 指定模型推断图的路径。
• --visualize_inference: 是否在输出图像中显示推断结果。
• --detect_masks: 如果使用分割模型，需要设置此标志以检测分割遮罩。

3. 项目的配置文件介绍

在 AniSeg 项目中，并没有专门的配置文件。所有的参数都是通过命令行参数传递给 infer_from_image.py 脚本的。用户可以在运行脚本时根据需要调整这些参数，例如输入输出路径、模型路径等。

如果需要更复杂的配置，用户可以创建一个配置文件（如 JSON 或 YAML 格式），然后在脚本中读取这些配置，转换为命令行参数传递给 TensorFlow 模型。这将需要用户自己编写解析配置文件的代码，并将其集成到 infer_from_image.py 脚本中。

AniSeg A faster-rcnn model for anime character segmentation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/AniSeg