使用Labelme和PaddleSeg实现动漫视频的分

Question

使用Labelme和PaddleSeg实现动漫人物实例分割 请问有没有对动漫视频的分割代码或项目链接嘛

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

对于使用Labelme进行动漫人物的标注，以及结合PaddleSeg实现实例分割，这里提供一个大致的工作流程和关键代码示例，但请注意，由于篇幅限制及实际项目需求的具体性，以下仅为核心部分的简化演示，并未包含完整的视频处理循环及模型训练过程。假设你已经对原始视频进行了逐帧标注并保存为Labelme格式的JSON文件。

步骤1：利用Labelme标注动漫人物

首先，使用Labelme工具对动漫视频的每一帧进行人物实例分割标注，生成.json格式的标注文件。

步骤2：读取Labelme标注并转换为PaddleSeg所需格式

import labelme
import json
from PIL import Image
import os
import cv2
from paddleseg.datasets import VOCDataset

def labelme2voc(json_file, img_path, save_dir):
    data = json.load(open(json_file, 'r'))
    shapes = data['shapes']
    
    # 将labelme标注信息转换为VOC格式的xml
    # 这里仅展示转换逻辑，具体实现请根据实际情况调整
    # ...

    # 保存为VOCDataset可以识别的数据结构
    dataset = VOCDataset(
        dataset_root=save_dir,
        anno_path=os.path.join(save_dir, 'Annotations'),
        image_path=os.path.join(save_dir, 'JPEGImages'),
        seg_path=os.path.join(save_dir, 'SegmentationClass'),
        phase='train',
        img_suffix='.jpg',
        seg_suffix='.png',
        ignore_index=255,
        transforms=None)

    # 保存图像和对应的标注信息
    img = Image.open(img_path)
    width, height = img.size
    # 假设shapes中每个shape都有对应的标签和坐标点
    for shape in shapes:
        # 根据shape信息绘制mask并保存
        # ...

dataset.save()

步骤3：使用PaddleSeg训练模型

在完成数据预处理后，选用适合实例分割任务的模型（如Mask R-CNN或SOLO等），并在PaddleSeg中进行训练：

from paddleseg.models import SOLO
from paddleseg.datasets import VOCDataset
from paddleseg.train import train
from paddleseg.core.config import Config

# 加载配置文件
cfg = Config('path/to/config_file')

# 修改配置文件中的数据集路径为你刚才保存VOCDataset的目录
cfg.dataset.train_dataset = 'your_voc_train_dataset'
cfg.dataset.val_dataset = 'your_voc_val_dataset'

# 设置使用的模型
cfg.model.name = 'solo'

# 启动训练
train(cfg, model=SOLO())

# 训练完成后，使用模型进行推理预测
# 这部分涉及到将视频帧输入模型进行预测并拼接回视频，此处省略

由于PaddleSeg官方并未直接提供针对视频流的实例分割教程或项目链接，你需要自行设计视频帧读取、模型推理以及结果融合到视频的逻辑。你可以参考PaddleVideo或其他开源项目中处理视频流的方法来扩展上述代码。

为了更深入地了解如何使用PaddleSeg进行实例分割，请参阅其官方文档与教程：

• PaddleSeg官方文档: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
• 实例分割模型教程: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.4/docs/model_configs/instance_segmentation

同时，对于Labelme数据格式转换成PaddleSeg可接受的数据格式，可能需要参考现有开源项目或者自定义转换脚本，确保标注信息能够正确加载和使用。