File size: 2,199 Bytes
9b63413 2835d45 9b63413 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 |
from transformers import SegformerImageProcessor, AutoModelForSemanticSegmentation
from PIL import Image
import numpy as np
import requests
import torch.nn.functional as F
import torch
import os
def generate_clothing_mask(
image_path: str,
label: int,
output_path: str = "./test/output_mask.png",
model_name: str = "mattmdjaga/segformer_b2_clothes",
) -> Image.Image:
"""
Генерирует бинарную маску для указанного класса одежды и сохраняет её
Args:
image_path: Путь к изображению или URL
label: Класс для сегментации (0-17)
output_path: Путь для сохранения маски
model_name: Название модели HuggingFace
show_result: Показать результат matplotlib
Returns:
PIL.Image: Бинарная маска (белый - выбранный класс, черный - остальное)
"""
processor = SegformerImageProcessor.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained(model_name)
if image_path.startswith(('http://', 'https://')):
image = Image.open(requests.get(image_path, stream=True).raw)
else:
image = Image.open(image_path)
if image.mode != 'RGB':
image = image.convert('RGB')
image_np = np.array(image)
if len(image_np.shape) != 3 or image_np.shape[2] != 3:
raise ValueError("Изображение должно быть в формате RGB (H, W, 3)")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
upsampled_logits = F.interpolate(
logits,
size=image.size[::-1],
mode="bilinear",
align_corners=False,
)
pred_seg = upsampled_logits.argmax(dim=1)[0]
mask = (pred_seg == label).numpy().astype('uint8') * 255
mask_image = Image.fromarray(mask)
os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
mask_image.save(output_path)
return mask_image
|