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如果大家想要了解关于yolov8的其他任务和相关内容可以点击这个链接我这边整理了许多其他任务的说明博文后续也会持续更新包括yolov8模型优化、sam等等的相关内容。

YOLOv8附带各种任务详细说明链接

在这篇博客中我们将探索如何使用YOLO-SEG模型来自动进行图像中对象的抠图。

YOLO-SEG是一种结合了YOLOYou

Only

Once快速目标检测能力和图像分割的深度学习模型能够在单个网络中同时实现目标检测和像素级分割。

或者点击这里超详细的YOLOv8安装与测试指南让计算机视觉任务变得简单_yolo

ultralytics

超详细YOLOv8实例分割全程概述环境、训练、验证与预测详解_yolov8环境搭建-CSDN博客

抠图应用

训练完成后你可以使用训练好的模型对新图像进行自动抠图。

YOLO-SEG能够识别图像中的对象并生成对应的分割掩码从而实现精准抠图。

from

这里特别注意因为使用yolov8训练的时候默认会把图片resize成448*640的尺寸所以这里也得改成你训练的尺寸

orig_img

results[0].masks.data[0].cpu().numpy().astype(np.bool_)#

应用掩码到原始图像

cv2.imwrite(masked_image_test.jpg,

masked_image)#

cv2.imwrite(masked_image_test.png,

masked_image_rgba)