Background Removal (BiRefNet)
Ce bloc de fonction réalise une segmentation avant/arrière-plan de haute qualité en utilisant le modèle BiRefNet. Il génère un masque binaire propre pour les régions de premier plan et peut produire une visualisation en superposition verte sur l'image d'origine pour une inspection rapide.
📥 Entrées
Image
Fournissez une image RGB/BGR. Le bloc accepte des images de toute taille (les images plus grandes peuvent être redimensionnées en interne pour le traitement).
📤 Sorties
Overlay
Image visuelle avec le premier plan segmenté affiché en superposition verte sur l'image d'origine.
Mask
Masque de segmentation binaire où les pixels de premier plan sont blancs (255) et les pixels d'arrière-plan sont noirs (0).
🕹️ Contrôles
Ce bloc fonctionne avec des réglages automatiques et n'expose pas de widgets manuels à l'intérieur du bloc. Pour influencer son comportement, utilisez des blocs auxiliaires avant ou après celui-ci, par exemple :
Image Resize— réduire la taille de l'image d'entrée avant traitement pour améliorer la vitesse et réduire l'utilisation de mémoireImage ROI— rogner vers une région d'intérêt afin que le modèle se concentre sur une zone plus petiteApply Mask— combiner l'image d'origine et le masque de manière personnalisée après la segmentationShow Image— prévisualiser l'Overlayou leMaskdans un visualiseur plus grandImage Logger/Image Write— sauvegarder les masques ou les superpositions pour archivage
⚙️ Mécanisme d'exécution
Le bloc charge le modèle de segmentation lors de sa première utilisation. Cela peut télécharger des fichiers de modèle et prendre du temps au premier lancement.
Si un GPU est disponible, il sera utilisé pour accélérer le traitement ; sinon le CPU sera utilisé.
Pour chaque image d'entrée, le bloc renvoie un masque binaire et une superposition colorée (teinte verte sur les régions segmentées).
Les images d'entrée volumineuses augmentent le temps de traitement et l'utilisation mémoire ; il est recommandé de redimensionner l'image avant de l'envoyer au bloc pour des résultats plus rapides.
🎯 Fonctionnalités
Segmentation de haute qualité capable de gérer des contours complexes et des détails fins.
Produit à la fois un masque binaire adapté au traitement en aval et une superposition visuelle pour une inspection rapide.
Sélection automatique du dispositif (GPU si disponible).
Fonctionne avec des entrées d'image standard provenant de caméras, de fichiers ou d'autres blocs de traitement.
📝 Instructions d'utilisation
Fournissez une image à la prise d'entrée
Image.Utilisez le
Maskretourné pour les traitements en aval (mesures, opérations ROI, compositing).Utilisez l'
Overlayretourné pour prévisualiser la qualité de la segmentation ou présenter les résultats visuellement.
Flux suggérés :
Pour des exécutions plus rapides, connectez
Image Resizeavant ce bloc.Pour segmenter uniquement une partie de la scène, utilisez d'abord
Image ROI.Pour sauvegarder les résultats, connectez
Image WriteouImage Loggeraux sorties.Pour prévisualiser les résultats lors du développement, attachez
Show Imageà l'Overlayou auMask.
💡 Astuces et conseils
Si vous souhaitez une alternative plus légère, essayez
Background Removal (RMBG-1.4)— il utilise un modèle différent et peut être plus rapide ou produire des découpes différentes selon l'entrée.Éliminez les petits artefacts de masque en utilisant
Morphological TransformationsouImage Thresholdaprès obtention duMask.Si les masques semblent bruyants, essayez d'exécuter
DenoisingouBluravant la segmentation pour réduire les contours parasites.Pour traiter des images haute résolution tout en maîtrisant la mémoire, utilisez
Image Resizerpour réduire l'échelle, effectuez la segmentation, puis utilisezImage ResizeouSuper Resolutionpour remonter les résultats si nécessaire.Combinez avec des blocs de détection (par exemple, utilisez les résultats d'un détecteur d'objets pour rogner la zone avec
Image ROIpuis exécuter ce bloc pour une suppression d'arrière-plan par objet).
🛠️ Dépannage
Le modèle ne démarre pas ou est très lent au premier usage : le bloc peut être en train de télécharger des fichiers de modèle et d'initialiser. Attendez la fin du téléchargement et de l'initialisation.
Erreurs de mémoire (Out of Memory) sur GPU : réduisez la taille de l'image d'entrée avec
Image Resizeou exécutez sur CPU en libérant d'autres charges GPU.Le masque contient des trous ou des taches : appliquez
Morphological Transformations(remplir / ouverture / fermeture) ou augmentez le lissage avecBluravant la segmentation.Les structures fines du premier plan sont manquantes : essayez la variante
Background Removal (RMBG-1.4)pour comparer les résultats.
Remarques :
Les bibliothèques et modèles requis sont gérés en dehors du bloc ; l'installation des paquets appropriés et l'accès aux téléchargements de modèles sont nécessaires pour que ce bloc fonctionne.
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