마스크 R-CNN 및 K-Means 클러스터링을 사용하여 이미지에서 대상의 색상 추출
6289 단어 파이썬mask-r-cnnMachineLearning
개요
마스크 R-CNN 및 제공된 학습 된 모델을 사용하여 이미지의 대상 만 RGB 데이터로 추출합니다.
RGB 데이터를 K-Means으로 클러스터링하면 대상의 도미넌트 컬러을 추출 할 수 있습니다.
예
피자(pizza)
Photo by mahyar motebassem on Unsplash
신호기(traffic light)
Photo by Aleksandr Kotlyar on Unsplash
개(dog)
사용법
$ git clone https://github.com/xy-gao/instance-dominant-colors.git
$ cd instance-dominant-colors
$ pip3 install -r requirements.txt
from instance2color import Instance2Color
inst = Instance2Color(image_file='sample_img/pizza.jpg', class_name='pizza', num_of_color=5)
# 指定できるclass_name:
# class_names = ['BG', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane',
# 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light',
# 'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird',
# 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear',
# 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie',
# 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
# 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard',
# 'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup',
# 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple',
# 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
# 'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed',
# 'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote',
# 'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster',
# 'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors',
# 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']
# 学習済みモデルは初回にダウンロードされる
print(inst.dominant_colors()) # ドミナントカラーのRGBと割合
# [([174, 77, 68], 29.52), ([223, 140, 100], 26.31), ([99, 47, 38], 20.08), ([96, 181, 108], 12.91), ([227, 206, 189], 11.18)]
inst.visualize_pie(output_file='sample_img/pizza_pie_chart.jpg')# 円グラフを描く
inst.visualize_instance(output_file='sample_img/pizza_inst.jpg')# どこが対象物にされたか確認できる
Reference
이 문제에 관하여(마스크 R-CNN 및 K-Means 클러스터링을 사용하여 이미지에서 대상의 색상 추출), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/gao_gao/items/54cfeb30a4828f25237b
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
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피자(pizza)
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신호기(traffic light)
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개(dog)
사용법
$ git clone https://github.com/xy-gao/instance-dominant-colors.git
$ cd instance-dominant-colors
$ pip3 install -r requirements.txt
from instance2color import Instance2Color
inst = Instance2Color(image_file='sample_img/pizza.jpg', class_name='pizza', num_of_color=5)
# 指定できるclass_name:
# class_names = ['BG', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane',
# 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light',
# 'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird',
# 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear',
# 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie',
# 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
# 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard',
# 'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup',
# 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple',
# 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
# 'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed',
# 'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote',
# 'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster',
# 'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors',
# 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']
# 学習済みモデルは初回にダウンロードされる
print(inst.dominant_colors()) # ドミナントカラーのRGBと割合
# [([174, 77, 68], 29.52), ([223, 140, 100], 26.31), ([99, 47, 38], 20.08), ([96, 181, 108], 12.91), ([227, 206, 189], 11.18)]
inst.visualize_pie(output_file='sample_img/pizza_pie_chart.jpg')# 円グラフを描く
inst.visualize_instance(output_file='sample_img/pizza_inst.jpg')# どこが対象物にされたか確認できる
Reference
이 문제에 관하여(마스크 R-CNN 및 K-Means 클러스터링을 사용하여 이미지에서 대상의 색상 추출), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/gao_gao/items/54cfeb30a4828f25237b
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$ git clone https://github.com/xy-gao/instance-dominant-colors.git
$ cd instance-dominant-colors
$ pip3 install -r requirements.txt
from instance2color import Instance2Color
inst = Instance2Color(image_file='sample_img/pizza.jpg', class_name='pizza', num_of_color=5)
# 指定できるclass_name:
# class_names = ['BG', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane',
# 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light',
# 'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird',
# 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear',
# 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie',
# 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
# 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard',
# 'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup',
# 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple',
# 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
# 'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed',
# 'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote',
# 'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster',
# 'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors',
# 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']
# 学習済みモデルは初回にダウンロードされる
print(inst.dominant_colors()) # ドミナントカラーのRGBと割合
# [([174, 77, 68], 29.52), ([223, 140, 100], 26.31), ([99, 47, 38], 20.08), ([96, 181, 108], 12.91), ([227, 206, 189], 11.18)]
inst.visualize_pie(output_file='sample_img/pizza_pie_chart.jpg')# 円グラフを描く
inst.visualize_instance(output_file='sample_img/pizza_inst.jpg')# どこが対象物にされたか確認できる
Reference
이 문제에 관하여(마스크 R-CNN 및 K-Means 클러스터링을 사용하여 이미지에서 대상의 색상 추출), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/gao_gao/items/54cfeb30a4828f25237b텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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