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Portrait-Segmentation: 派图App是一款基于谷歌Mediapipe框架的实时安卓人像分割应用,同时...

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简介:
派图App利用谷歌Mediapipe框架实现高效的人像实时分割,为安卓用户提供精准、流畅的图像处理体验。 派图简介:派图app采用Mediapipe框架,在安卓平台上通过神经网络方法实现实时图像分割。 原理与实现: Mediapipe利用手机GPU加速及核心计算器的模块化嵌入等功能,提供了强大的自定义功能以及跨平台实时视频流的机器学习解决方案。在Mediapipe中,每个“计算器”都是图的一个节点,并用C++编写。“计算器”定义了整个流程中的输入、输出流和时间戳等其他高级选项。它们可以接受或产生多个输入/输出。 对于人像分割功能,在原有发色分割的图基础上,在MaskOverlay部分加入图像输入以替换背景,接收TFliteTensorToSegmentation输出的视频流,并使用OpenCV操作来实现这一过程。在头发颜色替换的部分,采用了类似的方法进行处理。

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客服
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  • Portrait-Segmentation: AppMediapipe...
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    派图App利用谷歌Mediapipe框架实现高效的人像实时分割,为安卓用户提供精准、流畅的图像处理体验。 派图简介:派图app采用Mediapipe框架,在安卓平台上通过神经网络方法实现实时图像分割。 原理与实现: Mediapipe利用手机GPU加速及核心计算器的模块化嵌入等功能,提供了强大的自定义功能以及跨平台实时视频流的机器学习解决方案。在Mediapipe中,每个“计算器”都是图的一个节点,并用C++编写。“计算器”定义了整个流程中的输入、输出流和时间戳等其他高级选项。它们可以接受或产生多个输入/输出。 对于人像分割功能,在原有发色分割的图基础上,在MaskOverlay部分加入图像输入以替换背景,接收TFliteTensorToSegmentation输出的视频流,并使用OpenCV操作来实现这一过程。在头发颜色替换的部分,采用了类似的方法进行处理。
  • 简洁
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    这是一款专为安卓设备设计的高效、简约应用框架,旨在提供流畅的操作体验和强大的功能支持。无论是开发者还是用户,都能在简洁的设计中找到无限可能。 这是一套很好的框架,可以解决很多问题,比如多线程下载等。
  • Python-nnUNet针对医学设计
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    Python-nnUNet是一款专为医学影像分割任务打造的深度学习框架。它利用先进的神经网络架构和高效的数据处理能力,支持研究人员快速开发高性能的医学图像分析模型。 nnU-Net是一个专为医学图像分割设计的框架。给定一个新的数据集(包括训练案例),nnU-Net将自动处理整个实验管道。
  • 头发 Hair Segmentation - Google MediaPipe hairsegmentationgpu.apk
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    本研究探讨了将YOLOv8集成到MobileSAM中进行高效图像分割的方法,基于Ultralytics框架优化模型性能和资源消耗。 《YOLOv8 Ultralytics:使用Ultralytics框架进行MobileSAM图像分割》这篇文章介绍了如何利用Ultralytics框架来进行MobileSAM图像分割模型的应用。
  • Mediapipe视力检测系统后端使Flask源码.zip
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    本资源提供基于Google Mediapipe框架与Python Flask构建的视力检测系统后端代码,适合开发者学习研究和二次开发。 本项目探讨的是一个利用谷歌的Mediapipe框架开发的视力检测系统的后端部分,该系统使用Python的Flask微框架实现。Mediapipe是一个开源跨平台解决方案,用于处理实时多媒体数据如图像和视频,并提供丰富的计算机视觉算法库。而Flask则是一款轻量级Web服务程序,适用于快速构建小型到中等规模的应用。 在视力检测方面,Mediapipe可能使用了类似眼底图像分析的模型,通过对眼底图像特征进行分析来评估用户的视力状况。此系统中的后端主要负责接收前端发送的用户图像数据,并通过调用Mediapipe的相关算法处理这些数据并生成计算结果。 Flask应用通常包含多个路由(routes),每个路由对应一个特定HTTP请求,例如上传图片的POST请求。当用户通过前端上传眼底照片时,照片会被发送到Flask服务器进行预处理,以便适应Mediapipe模型的输入要求。之后,这些图像被传递给Mediapipe的视力检测模型,并可能经历诸如图像对齐、特征点检测和血管结构分析等步骤来确定视网膜健康状况及潜在问题。 项目代码目录中通常包括以下关键文件: 1. `app.py`:定义了应用实例、路由以及相应的处理函数。 2. `models.py`:包含与Mediapipe集成的代码,如模型加载和预测功能。 3. `views.py`:定义视图函数以处理HTTP请求及响应。 4. `requirements.txt`:列出项目所需的Python依赖库,包括Flask和Mediapipe。 5. `config.py`:包含数据库连接配置或其他环境变量信息。 该项目结合了Mediapipe的高级计算机视觉能力与Flask的Web服务功能,为用户提供了一种便捷在线视力检测方式。用户只需上传眼底照片即可获得分析结果,极大简化传统医疗检查流程。通过研究此项目,开发者可以学习如何整合这些技术以应用于其他医学影像分析或诊断应用中。
  • segmentation_models.pytorch进行物抠现.zip
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    本项目提供了一个使用Python库segmentation_models.pytorch实现的人物抠图解决方案。通过深度学习技术对输入图片中的人像进行精准分割,输出透明背景的人物图像。 本段落旨在介绍如何利用segmentation_models.pytorch库实现语义分割算法,并通过以下内容帮助读者掌握相关技术: 1. 如何使用segmentation_models.pytorch图像分割框架进行语义分割。 2. 数据集的加载与处理方法,以便用于训练和测试模型。 3. 交叉熵损失(Cross Entropy Loss)与Dice Loss如何结合应用以优化性能。 4. 使用wandb工具对实验过程进行可视化展示的方法。 5. 对于二分类任务中的语义分割问题,介绍常见的实践策略和技术细节。 6. 实现二分类语义分割模型训练的具体步骤和技巧。 7. 如何实施预测阶段的工作流程。 在文章的最后部分提供了所有必要的代码及数据集链接。这将有助于那些希望快速验证所学知识但不愿从头开始构建环境的朋友,不过我还是鼓励大家亲自实践每个环节以加深理解。对于任何发现的问题或建议,请随时提出反馈意见,谢谢!
  • MatlabPFelzenszwalb代码-PF-segmentation
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    这段简介描述了一个利用Matlab实现的PFelzenszwalb图像分割算法的代码资源。PF-segmentation工具旨在提供一种高效、简便的方法来执行图像预处理任务中的关键步骤——即通过设定像素间相似度和空间 proximity 的阈值,自动将复杂图像划分为多个有意义且连贯的小区域或“超级像素”。这种方法能显著加速后续的特征提取和目标识别过程,并在计算机视觉领域有着广泛应用。 分割图像矩阵代码PF分割Matlab接口的图像分割算法EfficientGraph-BasedImageSegmentation由PedroF.FelzenszwalbandDanielP.Huttenlocher在InternationalJournalofComputerVision,59(2)September2004上发表。该软件包添加了原始C++实现的Matlab包装器,并以GPLv2许可分发。 使用说明: 此软件包包含两个功能。 - `pf.make`:编译代码 - `pf.segment`:运行分割算法 示例用法如下: ```matlab addpath(/路径/to/pf-segmentation); pf.make; % 只需执行一次。 segmentation = pf.segment(rgb_image, 0.5, 200, 20); ``` 查看 `helppf.segment` 获取有关参数的详细说明。
  • Seagull:
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    Seagull是一款专为安卓用户设计的应用程序,它提供简洁直观的界面和实用的功能,旨在提升用户的日常使用体验。无论是管理通知还是优化手机性能,Seagull都能助您一臂之力。 「海鸥」是一款运行在安卓平台上的混合型应用(Hybrid App)。 ### SeagullClient 这是安卓客户端的代码实现部分。主要功能是构建一个安卓应用程序框架,并实现了Webview以及原生与JavaScript之间的交互接口。 ### SeagullH5 这部分包含了混合型网页应用(Hybrid H5)的相关代码。整体布局采用了「iscroll」技术来支持横向和纵向滑动效果;样式设计参考了某个特定的设计风格;音乐播放器使用的是「jPlayer」插件;数据缓存采用Localstorage,同时通过manifest配置文件实现离线模式下的应用运行。 ### SeagullServer 这部分是后台服务端与接口的代码部分。采用了Java技术栈中的SSH框架进行开发和部署。
  • 区域生长法MATLAB代码-Image-Segmentation:
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现的基于区域生长算法的图像分割代码,旨在帮助用户理解和应用这一技术进行图像处理和分析。 基于区域生长法的图像分割MATLAB代码是Shih和Cheng撰写的论文《用于彩色图像分割的自动播种区域生长》中的方法实现。该方法包含四个主要部分:将RGB图像转换为YCbCr颜色空间、自动选种、基于初始种子进行区域生长以及合并相似区域(这可能包括进一步使用不同阈值来合并具有相近特征的区域)。我所使用的实验图片是从2019年Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选取。一些结果如下所示,每个图下面给出最终采用的相似度和大小阈值:初始情况下每张图片采用了相似度为0.1以及总图片面积的1/150的比例作为合并参数。 当使用特定图像来验证方法有效性时,错误的一个迹象是不正确地将不同的颜色区域进行合并。以下是几个测试案例的结果: - 相似度阈值:0.2;尺寸比例:1/80 - 相似度阈值:0.15;尺寸比例:1/100 - 相似度阈值:0.14;尺寸比例:1/60 - 其它案例中,相似度和大小的参数分别为 0.1、 1 / 80 或者更小。 这些结果是在使用了初始设定(即相似度为0.1及总图片面积的1/150)后获得,并且没有进行进一步合并操作。