计算机视觉是计算机查看和识别对象的媒介。 计算机视觉的目标是使计算机能够分析图像和视频中的对象，解决不同的视觉问题。 对象分割为方便分析图像和视频中的对象铺平了道路，对不同领域做出了巨大贡献，例如医学、自动驾驶汽车的视觉以及图像和视频的背景编辑。

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PixelLib 是一个为在现实生活应用程序中轻松集成图像和视频分割而创建的库。 PixelLib 采用了强大的对象分割技术，让每个人都可以使用计算机视觉。 我很高兴地宣布，新版本的 PixelLib 使计算机视觉中的对象分析比以往任何时候都更容易。 PixelLib 使用分割技术，使用五行代码实现图像和视频中的对象提取。

安装依赖项

使用Mask R-CNN COCO模型提取图像中的对象

对象提取代码

提取结果

Coco模型中特定类的分割

分割特定类的代码

使用 Coco 模型提取视频中的对象

提取结果

视频中特定类的分割

分割视频中的特定类和对象提取代码

相机源中分割特定类和对象提取代码

使用 PixelLib 训练的自定义模型提取图像中的对象

使用 PixelLib 训练的自定义模型在视频中提取对象

源代码

类似视频演示

在本视频中，您将学习如何使用 PixelLib 实时分割对象。 PixelLib 是一个灵活的 Python 库，允许您执行所有类型的分割。 在这种情况下，您将学习如何利用已在 COCO 数据集上训练的预训练 Mask-RCNN 模型来检测对象。（+ 源代码）