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5行代码,快速实现图像分割,代码逐行详解,手把手教你处理图像 | 开源

发表时间:2020-05-22 22:55:00  来源:野望文存  浏览:次   【】【】【


金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

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。

当然,如此好用的项目,开源是必须的。

为什么要用到图像分割?

虽然计算机视觉研究工作者,会经常接触图像分割的问题,但是我们还是需要对其做下“赘述”(方便初学者)

我们都知道每个图像都是有一组像素值组成。简单来说,图像分割就是在像素级上,对图像进行分类的任务。

图像分割中使用的一些“独门秘技”,使它可以处理一些关键的计算机视觉任务。主要分为2类:

  • 语义分割:就是把图像中每个像素赋予一个类别标签,用不同的颜色来表示。

  • 实例分割:它不需要对每个像素进行标记,它只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓就行。

它的身影也经常会出现在比较重要的场景中:

  • 无人驾驶汽车视觉系统,可以有效的理解道路场景。

  • 医疗图像分割,可以帮助医生进行诊断测试。

  • 卫星图像分析,等等。

所以,图像分割技术的应用还是非常重要的。

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。

快速安装PixelLib

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。

老规矩,先介绍一下安装环境

安装最新版本的TensorFlow、Pillow、OpenCV-Python、scikit-image和PixelLib:

pip3 install tensorflow
pip3 install pillow
pip3 install opencv-python
pip3 install scikit-image
pip3 install pixellib

PixelLib实现语义分割

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。

用在pascalvoc上预训练的Xception模型执行语义分割:

import pixellib
from pixellib.semantic import semantic_segmentation
segment_image = semantic_segmentation()
segment_image.load_pascalvoc_model(“deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5”)
segment_image.segmentAsPascalvoc(“path_to_image”, output_image_name = “path_to_output_image”)

让我们看一下每行代码:

import pixellib
from pixellib.semantic import semantic_segmentation

#created an instance of semantic segmentation class
segment_image = semantic_segmentation()

用于执行语义分割的类,是从pixellib导入的,创建了一个类的实例。

segment_image.load_pascalvoc_model(“deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5”)

调用函数来加载在pascal voc上训练的xception模型(xception模型可以从文末传送门链接处下载)

segment_image.segmentAsPascalvoc(“path_to_image”, output_image_name = “path_to_output_image”)

这是对图像进行分割的代码行,这个函数包含了两个参数:

  • path_to_image:图像被分割的路径。

  • path_to_output_image:保存输出图像的路径,图像将被保存在你当前的工作目录中。

接下来,上图,实战

图像文件命名为:sample1.jpg,如下图所示。

执行代码如下:

import pixellib
from pixellib.semantic import semantic_segmentation
segment_image = semantic_segmentation()
segment_image.load_pascalvoc_model(“deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5”)
segment_image.segmentAsPascalvoc(“sample1.jpg”, output_image_name = “image_new.jpg”)


可以看到,在执行代码后,保存的图像中,所有对象都被分割了。

也可以对代码稍作修改,获取一张带有目标对象分段重叠(segmentation overlay)的图像。

segment_image.segmentAsPascalvoc(“sample1.jpg”, output_image_name = “image_new.jpg”, overlay = True)

添加了一个额外的参数,并设置为True,就生成了带有分段叠加的图像。

可以通过修改下面的代码,来检查执行分割所需的推理时间。

import pixellib
from pixellib.semantic import semantic_segmentation
import time
segment_image = semantic_segmentation()
segment_image.load_pascalvoc_model(“pascal.h5”)
start = time.time()
segment_image.segmentAsPascalvoc(“sample1.jpg”, output_image_name= “image_new.jpg”)
end = time.time()
print(f”Inference Time: {end-start:.2f}seconds”)

输出如下:

Inference Time: 8.19seconds

可以看到,在图像上执行语义分割,只用了8.19秒。

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

对象及其相应的color map如下所示:

PixelLib实现实例分割

虽然语义分割的结果看起来还不错,但在图像分割的某些特定任务上,可能就不太理想。

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。

于是,便诞生了实例分割——同一类别的对象被赋予不同的colormap。

PixelLib在执行实例分割时,基于的框架是Mask RCNN,代码如下:

import pixellib
from pixellib.instance import instance_segmentation
segment_image = instance_segmentation()
segment_image.load_model(“mask_rcnn_coco.h5”)
segment_image.segmentImage(“path_to_image”, output_image_name = “output_image_path”)

同样,我们先来拆解一下每行代码。

import pixellib
from pixellib.instance import instance_segmentation
segment_image = instance_segmentation()

导入了用于执行实例分割的类,创建了该类的一个实例。

segment_image.load_model(“mask_rcnn_coco.h5”)

这是加载 Mask RCNN 模型来执行实例分割的代码(Mask RCNN模型可以从文末传送门链接处下载)

segment_image.segmentImage(“path_to_image”, output_image_name = “output_image_path”)

这是对图像进行实例分割的代码,它需要两个参数:

  • path_to_image:模型所要预测图像的路径。

  • output_image_name:保存分割结果的路径,将被保存在当前的工作目录中。

上图,实战第二弹!

图像文件命名为:sample2.jpg,如下图所示。

执行代码如下:

import pixellib
from pixellib.instance import instance_segmentation
segment_image = instance_segmentation()
segment_image.load_model(“mask_rcnn_coco.h5”)
segment_image.segmentImage(“sample2.jpg”, output_image_name = “image_new.jpg”)


上图便是保存到目录的图片,现在可以看到语义分割和实例分割之间的明显区别——在实例分割中,同一类别的所有对象,都被赋予了不同的colormap。

若是想用边界框(bounding box)来实现分割,可以对代码稍作修改:

segment_image.segmentImage(“sample2.jpg”, output_image_name = “image_new.jpg”, show_bboxes = True)

这样,就可以得到一个包含分割蒙版和边界框的保存图像。

同样的,也可以通过代码查询实例分割的推理时间:

import pixellib
from pixellib.instance import instance_segmentation
import time
segment_image = instance_segmentation()
segment_image.load_model(“mask_rcnn_coco.h5”)
start = time.time()
segment_image.segmentImage(“former.jpg”, output_image_name= “image_new.jpg”)
end = time.time()
print(f”Inference Time: {end-start:.2f}seconds”)

输出结果如下:

Inference Time: 12.55 seconds

可以看到,在图像上执行实例分割,需要12.55秒的时间。

最后,奉上项目、模型下载地址,快去试试吧~

传送门

PixelLib项目地址:
https://github.com/ayoolaolafenwa/PixelLib

xception模型下载地址:
https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus/releases/download/1.1/deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

Mask RCNN模型下载地址:
https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/download/v2.0/mask_rcnn_coco.h5

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责任编辑:蔡学森