1.deeplabv3p_xception65_humanseg
写真の主体だけを切り抜き、ワードクラウドの背景にしたいと思い、Baiduのディープラーニングフレームワークを使ってみました。
今回はdeeplabv3p_xception65_humansegというモデルのみ使ってみましたが、paddlepaddleにはNLPモデル、画像処理モデル、音声認識モデル等様々入っているので、今後色々試したいと思います。
今回の処理対象写真は以下の5枚を用意しました。
動物系の黒猫である羅小黒、人間姿になった羅小黒、人間ではあるが、バイバイしている後ろ姿しか見せていないシャオヘイの師匠であるムゲン、錦戸亮の進化した成人状態と王道のちび亮時期
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
#paddlepaddle 1.8.5 requires opencv-python<=4.2.0.32
pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub以上無事にインストールできたら、paddlepaddleのpaddlehubツールが使えるようになる
import os, paddlehub as hub
#モデルをロードする
huseg = hub.Module(name = 'deeplabv3p_xception65_humanseg')
#用意した写真をimgというフォルダに格納している
path = r'./img/'
files = [path +i for i in os.listdir(path)]
#visualization=Falseになる場合、画像が生成してくれないので、要注意
result = huseg.segmentation(data = {'image':files},visualization=True,output_dir=path)結果は以下の通りです。
人間の顔があると、精度がまあまあ良いですが、猫の顔が全然無理でしたね。
