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PixelLib在执行语义分割任务时,采用的是Deeplabv3+框架,以及在pascalvoc上预训练的Xception模型。

在语义分割中,相同类别的对象被赋予相同的colormap,因此语义分割可能无法提供特别充分的图像信息。

这个xception模型是用pascalvoc数据集训练的,有20个常用对象类别。

图像分割,作为计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,也是图像处理的难点之一。那么,如何优雅且体面的图像分割?5行代码、分分钟实现的库——PixelLib,了解一下。

你觉得抠出来的图不够满意,还能抠出的任务也可以进行处理,有模糊,着色、像素化、负片、灰度等五种效果;

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接下来,我们就直奔主题,开始了解一下PixelLib,这个神奇又好用的库。

描写的是二战时的狙击手作战,画面偏向相当真实,呈现逼真华丽的画面,

图片导入之后我还是要给它们建立一个载体,童鞋们都知道什么是载体吗?图形视频处理软件建立项目和合成的高级设置中我们有讲过,不知道的同学可以去熟悉一下,小编后期会经常帮大家回顾一些前面讲过的东西,主要是为了给大家加重前面学过的印象。那么我们给导入的素材新建一个合成,这里我要跟盆友说两个要点,一个是‘合成名称’还有一个是‘开始时间码’和‘持续时间’我要把‘持续时间设置成这个视频的预计时长。

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PixelLib这个库可以非常简单的实现图像分割——5行代码就可以实现语义分割和实例分割。

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photoscissors能方便的解决像秀发等繁杂的半透明物体,让您解决像别的情景一样简单图片背景。在别的专用工具中,您务必逐一清晰度地解决秀发,应用PhotoScissors能够省时省力,由于MagicMarker专用工具可以合理地解决透明目标。

BodyPix还包含其他实用程序功能,可以将输出结果与原始图像合成,得到你所需的渲染图像。

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