Comment segmenter et remplacer l'arrière-plan des images avec MediaPipe et OpenCV

Aperçu

Améliorez vos compétences en segmentation d'objets et en remplacement d'arrière-plan avec ce cours approfondi sur l'utilisation de MediaPipe DeepLabV3 et OpenCV en Python. Plongez dans le monde de la segmentation de points clés et explorez diverses techniques de superposition visuelle pour transformer efficacement les images.

Que vous soyez un passionné d'IA ou un étudiant en science informatique, acquérez des connaissances précieuses et une expérience pratique dans ce domaine spécialisé.

Programme

• Introduction à la segmentation d'images et au remplacement d'arrière-plan
Aperçu de la segmentation d'images
Importance du remplacement d'arrière-plan dans diverses applications
Outils et bibliothèques : MediaPipe, OpenCV, Python
• Configuration de l'environnement de développement
Installation de Python et des packages essentiels
Configuration de MediaPipe avec Python
Installation et configuration d'OpenCV
• Introduction à MediaPipe DeepLabV3
Présentation du modèle de segmentation DeepLabV3
Compréhension des modèles préentraînés dans MediaPipe
Exécution d'une segmentation basique avec MediaPipe DeepLabV3
• Travail avec OpenCV pour le traitement d'images
Bases d'OpenCV pour la manipulation d'images
Chargement, affichage et sauvegarde d'images
Réalisation de transformations d'images basiques
• Segmentation de points clés avec MediaPipe
Compréhension de la segmentation de points clés et de ses applications
Mise en œuvre de la détection de points clés avec MediaPipe
Exercice pratique : segmentation de points clés dans des images échantillons
• Techniques de segmentation avancées
Affinage de la segmentation avec des configurations personnalisées
Gestion des cas limites et des environnements complexes
• Remplacement d'arrière-plan avec OpenCV
Extraction d'objets segmentés pour le remplacement d'arrière-plan
Techniques pour une superposition d'arrière-plan homogène
Exercice pratique : mise en œuvre du remplacement d'arrière-plan
• Techniques de superposition visuelle
Amélioration des limites de segmentation pour des résultats réalistes
Application de filtres et d'effets aux images fusionnées
Exercice pratique : création de superpositions visuelles sur des objets segmentés
• Optimisation des performances et déploiement
Considérations de performance dans les applications en temps réel
Conseils pour déployer des solutions en environnements de production
Discussion d'étude de cas : applications dans des scénarios du monde réel
• Projet : Remplacement complet de l'arrière-plan d'image
Définir les exigences et les objectifs du projet
Mettre en œuvre une solution complète pour la segmentation et le remplacement d'arrière-plan
Présentation et revue par les pairs
• Conclusion et prochaines étapes
Récapitulatif des concepts clés appris
Ressources pour un apprentissage approfondi
Retour d'information sur le cours et session de questions-réponses

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Sujets

Informatique