OpenVINO Notebooks实时语义分割：从像素到对象类别
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openvino_notebooks 什么是实时语义分割？
实时语义分割（Real-time Semantic Segmentation）是计算机视觉领域的关键技术，它能将图像中的每个像素分类到特定对象类别（如背景、人脸、衣物等），并在毫秒级时间内完成处理。这项技术已广泛应用于视频会议背景虚化、智能监控、AR特效等场景。OpenVINO™工具套件通过优化深度学习模型推理性能，让语义分割在普通硬件上也能实现实时效果。
OpenVINO语义分割工作流
OpenVINO Notebooks提供了完整的语义分割 pipeline，以 tflite-selfie-segmentation 为例，典型流程包含以下步骤：
核心技术组件
-
多类别分割模型
采用基于Vision Transformer的多类别语义分割模型，支持6个对象类别：- 背景（Background）
- 头发（Hair）
- 身体皮肤（Body Skin）
- 面部皮肤（Face Skin）
- 衣物（Clothes）
- 其他（Others）
-
OpenVINO优化能力
通过模型转换工具将TensorFlow Lite模型转为OpenVINO IR格式，利用自动设备选择（AUTO）功能匹配最佳运行硬件，实现跨CPU/GPU的高效推理。
快速上手：从Notebook到实时演示
1. 环境准备
克隆项目仓库并安装依赖：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openvino_notebooks
cd openvino_notebooks
pip install -r requirements.txt
启动Jupyter Notebook：
jupyter notebook notebooks/tflite-selfie-segmentation/tflite-selfie-segmentation.ipynb
2. 模型转换与加载
import openvino as ov
core = ov.Core()
# 转换TFLite模型为OpenVINO IR
tflite_model_path = "selfie_multiclass_256x256.tflite"
ov_model = ov.convert_model(tflite_model_path)
ov.save_model(ov_model, "selfie_multiclass_256x256.xml")
# 加载模型到自动选择的硬件
compiled_model = core.compile_model(ov_model, "AUTO")
模型输入输出信息：
- 输入形状：
[1, 256, 256, 3]（N H W C格式，RGB通道，像素值范围[0,1]） - 输出形状：
[1, 256, 256, 6]（6个类别概率图）
3. 关键代码解析
图像预处理
def resize_and_pad(image, height=256, width=256):
# 保持宽高比的同时调整尺寸并填充
h, w = image.shape[:2]
if h < w:
img = cv2.resize(image, (width, int(h/(w/width))))
else:
img = cv2.resize(image, (int(w/(h/height)), height))
# 添加边界填充
padded_img = cv2.copyMakeBorder(
img, 0, height-img.shape[0], 0, width-img.shape[1],
cv2.BORDER_CONSTANT
)
return padded_img, (height-img.shape[0], width-img.shape[1])
推理与后处理
# 执行推理
input_data = np.expand_dims(normalized_img, 0)
result = compiled_model(input_data)[0]
# 获取类别掩码
label_mask = np.argmax(result, -1)[0]
# 移除填充并恢复原始尺寸
unpad_h = label_mask.shape[0] - pad_info[0]
unpad_w = label_mask.shape[1] - pad_info[1]
final_mask = cv2.resize(
label_mask[:unpad_h, :unpad_w],
(orig_w, orig_h),
interpolation=cv2.INTER_NEAREST
)
效果展示与应用场景
静态图像分割效果
原始图像经过模型处理后，可生成精细的类别掩码，并支持多种后处理效果：
THE 0TH POSITION OF THE ORIGINAL IMAGE
图：从左至右依次为原始图像、类别掩码、背景替换、背景虚化效果 | 来源：tflite-selfie-segmentation/README.md
实时视频处理
通过OpenVINO的优化，该模型可在普通硬件上实现实时视频流处理，典型应用包括：
-
视频会议背景虚化
THE 1TH POSITION OF THE ORIGINAL IMAGE -
AR实时换装
通过分割衣物区域，实现虚拟试衣效果 -
智能监控
精确识别人体区域，提升异常行为检测准确性
性能优化建议
- 模型量化：使用OpenVINO Model Optimizer将FP32模型转为FP16，可减少50%模型大小，提升推理速度
- 输入分辨率调整：根据硬件性能平衡分辨率与帧率（推荐256x256~512x512）
- 异步推理：采用OpenVINO异步API实现视频流的并行处理
# 异步推理示例
infer_request = compiled_model.create_infer_request()
infer_request.set_input_tensor(input_tensor)
infer_request.start_async()
# 在等待推理结果时处理下一帧
扩展学习资源
- 官方教程：OpenVINO API基础
- 高级应用：3D点云分割
- 模型转换：TFLite转OpenVINO全流程
总结
OpenVINO Notebooks提供的实时语义分割方案，通过高效模型优化和硬件适配，让原本需要高端GPU支持的视觉任务能够在边缘设备上实时运行。无论是开发消费级应用还是工业解决方案，都能通过这些交互式教程快速掌握核心技术。
立即体验 tflite-selfie-segmentation.ipynb，开启你的实时语义分割开发之旅！
提示：更多语义分割模型与应用案例，请查看notebooks目录下的3D-segmentation-point-clouds和hello-segmentation等专题Notebook。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
