[C#]使用winform部署PP-MattingV2人像分割onnx模型

发布时间:2024年01月10日

【官方框架地址】

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
【算法介绍】

PP-MattingV2是一种先进的图像和视频抠图算法,由百度公司基于PaddlePaddle深度学习框架开发。它旨在提供更精准和高效的图像分割功能,特别是在处理图像中的细微部分,如头发或者毛发等半透明边缘细节时,PP-MattingV2展现出卓越的性能。

### 核心技术

PP-MattingV2采用了深度神经网络作为其核心技术,通过训练大量的图像数据,学习如何从复杂背景中分离前景对象。算法通常包含两个关键的步骤:首先是前景估计,即确定图像中哪些区域属于前景;其次是边缘精细化,即处理前景与背景之间的交界区域,保证抠图的自然和无缝。

### 特点

#### 超高精度
PP-MattingV2在处理细节丰富的图像区域时,如头发、羽毛或织物纹理等,能够保持极高的精确度,使得抠图结果自然和逼真。

#### 适应性强
算法能够适应各种复杂的背景和光照条件,对于多样性的图像内容具有很好的泛化能力。

#### 高效率
由于PaddlePaddle框架的高性能计算能力,PP-MattingV2能够快速处理大规模的图像和视频数据,满足实时处理的需求。

#### 易于集成
作为PaddlePaddle生态系统的一部分,PP-MattingV2可以轻松集成到已有的图像处理和视频编辑工作流中,提供端到端的解决方案。

#### 支持多平台
PP-MattingV2支持在多种平台上运行,包括服务器、云端和移动设备,这使得它可以广泛应用于不同的使用场景和业务需求。

### 应用场景

PP-MattingV2的高精确度和灵活性使其适用于多种应用场景,包括但不限于:

- **影视后期制作**:在电影或视频制作中,需要将演员或物体从一些场景中抠出,以便将它们置于新的背景之中。
- **虚拟现实**:在虚拟现实内容的创作中,需要准确分离真实世界的元素与虚拟环境的结合。
- **广告设计**:在广告和图像设计行业,经常需要将产品或模特从一个背景中抠出,以制作更具吸引力的视觉材料。
- **个性化内容制作**:在社交媒体上制作个性化的头像、表情包或其他创意内容时,抠图功能非常实用。

总的来说,PP-MattingV2是PaddlePaddle生态中的一个重要工具,它将深度学习的强大能力带给了图像和视频抠图任务,大幅提高了抠图的质量和效率,适合在多种行业中部署和应用。

【效果展示】


【实现部分代码】

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;

namespace FIRC
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        Mat src = new Mat();
        PPMattingManager detector = new PPMattingManager();
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
            openFileDialog.Filter = "图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp";
            openFileDialog.RestoreDirectory = true;
            openFileDialog.Multiselect = false;
            if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
              
                src = Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);
                pictureBox1.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);


            }


        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if(pictureBox1.Image==null)
            {
                return;
            }
            Stopwatch sw = new Stopwatch();
            sw.Start();
            var resultMat = detector.Inference(src);
            sw.Stop();
            this.Text = "耗时" + sw.Elapsed.TotalSeconds + "秒";
            pictureBox2.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat); //Mat转Bitmap
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            detector.LoadWeights(Application.StartupPath+ "\\weights\\ppmattingv2_stdc1_human_480x640.onnx");

        }

        private void btn_video_Click(object sender, EventArgs e)
        {

  
        }
    }
}


【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1HT4y1n7k4/
【源码下载】
【测试环境】

测试环境:

vs2019

netframework4.7.2

opencvsharp4.8.0

onnxruntime1.16.3

文章来源:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135501148
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。