基于Unet+opencv实现天空对象的分割、替换和美化
摘要:
传统图像处理算法进行“天空分割”存在精度问题且调参复杂,无法很好地应对云雾、阴霾等情况;本篇文章分享的“基于Unet+opencv实现天空对象的分割、替换和美化”,较好地解决了该问题,包括以下内容:
1、基于Unet语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等
2、一种有效的天空分割数据集准备方法,并且获得数据集
3、基于OpenCV的Pytorch模型部署方法
4、融合效果极好的 SeamlessClone 技术
5、饱和度调整、颜色域等基础图像处理知识和编码技术
本文适合具备 OpenCV 和Pytorch相关基础,对“天空替换”感兴趣的人士。学完本文,可以获得基于Pytorch和OpenCV进行语义分割、解决实际问题的具体方法,提高环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面综合能力。
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posted @ 2022-12-21 11:33