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Semantic Segmentation vTool#

Semantic Segmentation vTool 会对图像中的像素进行分类,即根据您所选的模型将每个像素关联到相应的对象类别。

Semantic Segmentation vTool 可以对通过 Image 输入引脚接收到的图像中的对象进行分类。它通过 Regions 和 Classes 输出引脚输出结果。

如果您还想区分同一类别的不同独立实例,请使用 Instance Segmentation vTool。

如果您使用 ROI Creator vTool 在分割前指定感兴趣区域,Semantic Segmentation vTool 将通过其 Roi 输入引脚接收 ROI 数据。在这种情况下,分割仅在感兴趣区域上执行。作为一个附带效果,这可以加快处理速度。

要购买 Semantic Segmentation vTool 的许可证,请访问 Basler 网站。

Semantic Segmentation vTool

运作原理#

假设您想要识别并分割图像中的人员,将其与背景区分开来。

这是您的输入图像,显示了仓库环境中的三个人,背景中带有各种设备:

显示仓库环境中三个人的输入图像

您可以通过加载经过训练的模型来配置该 vTool,该模型可将图像分割为两个类别:person 和 background

已选择 Semantic Segmentation Bundle

接下来,您可以选择要检测和分割的类别。某些模型可能完全针对您的用例定制。在这种情况下,所有所需的类别都已被选中。

“选择类别”对话框

配置完 vTool 后,运行启动推理过程的配方。vTool 利用该模型分析图像并分割其中的对象。分析完成后,将返回分割结果,即区域和类别。

这是引脚数据视图中的结果图像,仅显示分割区域,底层不显示原始图像。

突出显示结果的 Semantic Segmentation

如果您在 引脚数据视图 中启用输入图像,分割区域将叠加在原始图像上方。这使您可以同时查看原始图像和检测到的区域。

将结果叠加在输入图像上的 Semantic Segmentation

详细输出

Regions:vTool 突出显示了模型在图像中检测到人的区域。在输出图像中,人员与背景清晰分割,通常以不同的颜色显示(在此例中,人为紫色,背景为绿色)。

Classes:background、person

配置 vTool#

要配置 Semantic Segmentation vTool:

Semantic Segmentation vTool 设置

  1. 在 vTool 设置区域的 Recipe Management 窗格中,单击 Open Settings 或双击该 vTool。
    随即打开 Semantic Segmentation 对话框。
  2. 在 服务器选择 区域中,选择您要连接的服务器。
    服务器必须处于运行状态才能与其建立连接。
    • 选项 1:手动输入 Triton Inference Server 的 IP 地址和端口。
    • 选项 2:在下拉列表中选择服务器的 IP 地址 / 主机名和端口。
  3. 点击 Connect 以建立连接。
    随后,vTool 会加载可用的模型。
  4. 在 模型选择 区域中,在下拉列表中选择包含所需模型的 bundle。
    选择 bundle 后,下拉列表下方的区域将填充 bundle 详细信息,以便您确认所选 bundle 是否正确。
    模型选择区域
  5. 如果未列出所需的 bundle,请点击 部署新模型 下拉列表中的
    部署新模型
    这将打开 pylon AI Agent ,允许您部署更多模型。
    部署新模型后,您必须点击 刷新 按钮。
  6. 在 Detection Settings 区域中,点击 Select Classes 以选择要分类的类别。
    随之会打开一个包含可用类别的对话框。默认情况下,所有类别均处于选中状态。您可以根据需要选择任意数量的类别。

    信息

    此区域中可用的参数取决于所选的模型。某些参数仅在选择特定模型后才可用。默认值由模型提供。

  7. 单击确定。

您可以在引脚数据视图中查看分割结果。在这里,您可以选择要显示的输出。

输入#

图像#

直接从 Camera vTool 或从输出图像的 vTool(例如 Image Format Converter vTool)接受图像。

  • 数据类型:图像
  • 图像格式:8 位到 16 位彩色图像

ROI#

接受来自以下位置的感兴趣区域: ROI Creator vTool 或任何其他输出矩形的 vTool。如果输入多个矩形,则使用第一个矩形作为单个感兴趣区域。

  • 数据类型:RectangleF,RectangleF 数组

输出#

区域#

返回每个类标签对应的区域。

  • 数据类型:区域数组

类#

返回预测的类别标签。

  • 数据类型:字符串数组

有效载荷#

返回有关推理服务器性能的附加信息以供评估。只有在“调试设置”参数组的“功能 - 全部”窗格中启用此输出引脚后,它才会可用。

  • 数据类型:字符串

典型前置项#