인물사진 만들기

Shallow focus

  • 정의: 두 개의 렌즈가 맡은 역할을 하나로 구현.(이미지 세그멘테이션 기술 이용)

  • 방식

    i) 배경이 있는 셀카 촬용

    ii) 시멘틱 세그멘테이션으로 피사체와 배경 분리

    iii) 블러링 기술로 배경 흐리게 하기

    *블러링은 초점이 맞지 않은 사진처럼 영상을 부드럽게 만드는 필터링 기법

    iv) 피사체 합성

세그멘테이션(Segmentation)

  1. 이미지 세그멘테이션
  • 픽셀 단위로 관심 객체 추출
  • 모든 픽셀이 라벨을 할당하고 같은 라벨은 공통점있음
  1. 시멘틱 세그멘테이션
  • 물리적 의미 단위로 인식함
  • classification방식
  1. 인스턴스 세그멘테이션
  • 사람이라는 추상적인 정보를 추출하는 것으로 사람이라면 같은 라벨로 표현.
  • 사람 개개인별로 다른 라벨을 갖게 하여 객체 분할 가능
  1. 워터쉐드 세그멘테이션
  • 물체의 경계를 나누는 것을 통해 이미지 영역 분할.

  • 픽셀값을 이용하여 각 위치의 높낮이구분 가능

  • 경계선을 통해서 구분

DeepLab

  • atrous convolution->semantic segmentaion을 잘 해결함

Atrous convolution

  • 필터 내부에 빈 공간을 둔 채 작동(r이 커질수록 넓어짐

  • 동일 파라미터와 계산량 유지하면서, 픽셀이 볼 수 있는 영역을 크게 가져갈 수 있는 성질이 있음.

Spatial Pyramid Pooling

  • feature map에서 여러 개의 비율이 다른 atrous convolution 병렬 적용 후 합치는 ASPP기법 활용.

Encoder-Decoder

  • CNN구조

  • U-Net 구조

  • Encoder: 점진적으로 spatial dimensino 줄여나가면서 고차원의 semantic 정보를 convolution filter로 추출

  • Decoder: 손실된 정보를 복원하여 boundary segmentation완성

Depthwise Separable Convolution

  • 입력 영상의 channel 축을 모두 분리시킨 후 여러 개의 convolution 필터로 대체하여 연산함.

구글이 제공하는 DeepLabModel 가져오기

  • preprocess()-> 이미지 전처리 -> input tensor 만듦

  • resize

  • RGB 변환

  • runn() : 전처리된 이미지를 입력값으로 사용

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