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基于 OpenCV、YOLOv8 和 NCNN 的 Android 人像分割实现

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简介：
本项目利用OpenCV与YOLOv8模型，在Android平台上通过NCNN框架高效实现了人像分割功能，为移动应用提供强大图像处理支持。 在Android开发中，使用Java层的Camera API，并通过JNI调用OpenCV、YOLOv8和NCNN库，在应用内实现人体识别与人像分割功能。资源文件包含一个名为MyMcnnTest.apk的应用可以直接安装运行；另一个是源码压缩包MyNcnnTest.zip。更多详细信息请参考相关博客文章。

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  • 基于 OpenCV、YOLOv8 和 NCNN 的 Android 人像分割实现
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    本项目利用OpenCV与YOLOv8模型，在Android平台上通过NCNN框架高效实现了人像分割功能，为移动应用提供强大图像处理支持。 在Android开发中，使用Java层的Camera API，并通过JNI调用OpenCV、YOLOv8和NCNN库，在应用内实现人体识别与人像分割功能。资源文件包含一个名为MyMcnnTest.apk的应用可以直接安装运行；另一个是源码压缩包MyNcnnTest.zip。更多详细信息请参考相关博客文章。
     
  • 基于 OpenCV 的图像分割实现
    优质
    本项目利用OpenCV库进行图像处理，采用先进的算法对图像进行高效准确地分割，适用于多种应用场景。 使用OpenCV实现图像分割并采用金字塔图像分割算法之前，需要先安装好OpenCV以确保能够正常编译。
     
  • 基于Python和OpenCV的Graph Cut图像分割算法实现
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    本项目采用Python与OpenCV库，实现了Graph Cut算法在图像分割中的应用，有效提升了目标提取精度。 基于OpenCV库，使用Python语言实现图像分割的图割算法。
     
  • 基于OpenCV的Otsu阈值分割实现
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    本项目采用OpenCV库实现Otsu阈值分割算法，用于图像处理中自动选取最优二值化阈值，适用于多种灰度分布图像。 利用OpenCV实现基于Otsu的阈值分割算法。
     
  • 基于Keras的人像分割Unet网络实现.zip
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    本项目为基于Keras框架实现的人像分割模型，采用UNet架构，适用于人像与背景分离任务。提供代码和预训练权重下载。 使用Keras实现Unet网络，可以对人像进行分割，并从视频或图像中提取人物。已提供一个训练好的模型，下载后根据教程即可开始测试。
     
  • Realsr-ncnn-vulkan: 基于NCNN库的RealSR超分辨率实现
    优质
    Realsr-ncnn-vulkan是一款基于NCNN库开发的高性能RealSR超分辨率软件，专为图像和视频增强设计，利用Vulkan API优化计算效率。 RealSR ncnn Vulkan 使用内核估计和噪声注入技术实现真实世界的超分辨率。realsr-ncnn-vulkan 是一个基于通用神经网络推理框架的工具，适用于Intel / AMD / Nvidia GPU 的Windows / Linux / MacOS 系统，并提供相应的可执行文件下载。该软件包包含了所有需要的二进制文件和模型，无需额外安装CUDA或Caffe运行时环境。 RealSR 通过内核估计和噪声注入实现真实世界的超分辨率（CVPRW 2020），由腾讯优图实验室的研究人员纪小中、曹云、泰英、王成杰、李吉林及黄飞跃共同完成。我们的解决方案在CVPR NTIRE 2020真实世界超高分辨率挑战赛的两个赛道上均获得冠军。 使用示例： 命令：realsr-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -s 4 完整用法说明请参考相关文档或帮助文件。
     
  • 基于Python和OpenCV的图像分割标注工具
    优质
    本项目开发了一款利用Python和OpenCV库实现的高效图像分割与标注工具，旨在为计算机视觉研究者提供便捷精准的数据预处理解决方案。 基于OpenCV窗口的图像分割标注工具可以读取bmp、jpg、jpeg等多种格式的图片，并将标注结果保存为png格式的图像，适用于图像分割网络的应用场景。
     
  • 基于OpenCV的分水岭图像分割算法
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    本研究采用OpenCV库实现分水岭算法进行图像分割，旨在有效解决图像中目标物体边界模糊的问题，提高分割精度和效率。 使用OpenCV的分水岭图像分割算法后，不同的标记会出现在不同的区域里。例如，在头发部分画一条线进行标记，处理之后就能把头发部分单独分割出来；同样地，胳膊的部分也能被准确地分离出来。
     
  • 基于UNet的图像分割实现.zip
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    本项目为基于深度学习框架下的医学影像处理应用，采用UNet模型进行高效精准的图像分割。代码与实验结果均包含于压缩包内。 UNet网络用于实现图像分割。