cv2 Mask-RCNN——实例分割框架

Mask R-CNN 是一个两阶段的框架，第一个阶段扫描图像并生成提议（proposals，即有可能包含一个目标的区域），第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。Mask R-CNN 扩展自 Faster R-CNN，由同一作者在去年提出。Faster R-CNN 是一个流行的目标检测框架，Mask R-CNN 将其扩展为实例分割框架。

 下载权值文件：http://download.tensorflow.org/models/object_detection/mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz

下载后解压到项目根目录下即可。

示例代码：

import cv2
import numpy as np
import os.path
import sys
import random

# 初始化参数
confThreshold = 0.5  # 置信度阈值
maskThreshold = 0.3  # 掩码阈值

# 绘制预测的边界框，着色并在图像上显示蒙版
def drawBox(frame, classId, conf, left, top, right, bottom, classMask):
    # 绘制一个边界框
    cv2.rectangle(frame, (left, top