Pixellib — это библиотека для задачи сегментации объектов на изображениях и видеозаписях. Библиотека поддерживает два основных вида сегментации объектов: семантическую и instance сегментации.
Сложность имплементации ML-моделей
Сегментация объектов имеет множество применений в компьютерном зрении, как анализ медицинских изображений, сегментация дорожной сцены для беспилотных автомобилей, анализ спутниковых изображение и редактирование фотографии. Разработчики обычно сталкиваются со сложностями в интеграции моделей машинного обучения в свои продукты. Одна из сложностей заключается в комбинировании навыков программирования с навыками обучения моделей. Цель PixelLib — снизить порог входа для разработчиков, которые хотят использовать модели сегментации объектов в своих системах.
Редактирование фона на изображении
Библиотека позволяет имплементировать модели сегментации без теоретических знаний работы нейросетей. Одна из задач, которую позволяет решить PixelLib, — редактирование заднего фона на изображении или видеозаписи. Это решается в 5 строчек кода. Функционал библиотеки позволяет:
- Создавать виртуальный фон для изображений и видео;
- Затирать фон на изображениях и видео;
- Окрашивать задний фон в какой-то цвет;
- Делать фон черно-белым
Подробнее функционал библиотеки описан в оригинальной статье.
