資料集解壓後，目錄結構：
├── ds#
│ ├── ann
│ └── img
└── meta.json
如果只是想知道如何讀取資料庫，如何得到mask，請參考：supervisely 人像分割資料集格式轉換
檔案和目錄描述：
supervisely 中以 project 為單位，每個 project 中有若干 dataset。
supervisely 詳細格式資訊參考：
},},}
],"tags": [,]
}
shape 標註示例：
對於每個影象，都有乙個帶有注釋的json檔案。
,
"objects": […]
}
物件列表的元素用於描述乙個物件，物件的幾何形狀型別有：
}
你可以使用下面的方法將 bitmap data 資料轉換成 numpy
def base64_2_mask(s):
z = zlib.decompress(base64.b64decode(s))
n = np.fromstring(z, np.uint8)
mask = cv2.imdecode(n, cv2.imread_unchanged)[:, :, 3].astype(bool)
return mask
}
人像精細分割問題分析
最近參加了乙個oppo舉辦的比賽，做人像精細分割。題目要求是這樣的 隨著手機硬體平台和人工智慧技術的飛速發展，目前的智慧型手機基本都可以實現後置雙攝像頭和前置單攝像頭對人像拍照時的背景虛化。在虛化的方法上，後置通過雙攝像頭來計算景深從而實現前景人像的分割，進而對背景虛化 而前置則直接對單幀影象進行人...
個人專案 細膩的人像分割
segmentation.pytorch 前面介紹了，乙個人像分割資料集。這裡採用該資料做了人像分割的小demo。1.1 環境採用本機的torch140 預訓練模型 提取碼 67xi 1.2 測試 python test.py config config person resnet50dilated...
PYTHON 人像美顏
功能 影象基礎調整 影象的亮度 對比度 色度，增強影象的銳度，美白，磨皮 影象基礎調整 影象的亮度 對比度 色度，還可以用於增強影象的銳度,美白 亮度增強 brightness在 0 1 之間，新影象較原圖暗，在 1 新影象較原圖亮 brightness 1,保持原影象不變 可自定義引數範圍 ima...