Deep-Object-Removal 项目使用教程

Deep-Object-Removal 项目使用教程

Deep-Object-RemovalUsing cGANs to remove objects from a photo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Object-Removal

1. 项目的目录结构及介绍

Deep-Object-Removal 项目的目录结构如下：

Deep-Object-Removal/
├── img/
├── src/
│   ├── models/
│   ├── test_imgs/
│   ├── main.py
│   ├── gitignore
│   ├── README.md
│   ├── object_remove.pdf
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt

目录介绍

• img/: 存放项目相关的图片文件。
• src/: 项目的主要源代码目录。
  • models/: 存放深度学习模型的相关文件。
  • test_imgs/: 存放测试用的图片文件。
  • main.py: 项目的启动文件。
  • gitignore: Git 忽略文件配置。
  • README.md: 项目的说明文档。
  • object_remove.pdf: 项目相关的文档。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/main.py。该文件主要负责加载模型、处理用户输入的图片并进行对象移除操作。

主要功能

• 加载预训练的 DeepFillv2 模型。
• 允许用户在图片上绘制边界框以选择要移除的对象。
• 使用 Mask-RCNN 模型获取对象的精确掩码。
• 使用 DeepFillv2 模型填充移除对象后的区域。

使用方法

python src/main.py [path_of_image]

• [path_of_image]: 输入图片的路径。
• 在图片上绘制边界框时，按 r 键清除边界框并重置图片。
• 绘制完边界框后，按 c 键继续处理。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过以下方式进行配置：

• 预训练模型权重: 需要从指定链接下载预训练的 DeepFillv2 模型权重文件，并将其放置在 src/models/ 目录下。
• 依赖包: 项目的依赖包在 requirements.txt 文件中列出，可以通过以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

依赖包列表

• torch
• torchvision
• cv2
• matplotlib
• numpy

以上是 Deep-Object-Removal 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。

Deep-Object-RemovalUsing cGANs to remove objects from a photo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep-Object-Removal