Background Removal (BiRefNet)

Bu fonksiyon bloğu, BiRefNet modeli kullanarak yüksek kaliteli ön plan / arka plan segmentasyonu gerçekleştirir. Ön plan bölgeleri için temiz bir ikili maske oluşturur ve hızlı kontrol için orijinal görüntü üzerine yeşil bir overlay (bindirme) görselleştirmesi üretebilir.

📥 Giriş soketleri

Image RGB/BGR bir görüntü sağlayın. Blok her boyuttaki görüntüleri kabul eder (daha büyük görüntüler iç işlem için dahili olarak yeniden boyutlandırılabilir).

📤 Çıkış soketleri

Overlay Segmentasyonu gösteren ve orijinal görüntü üzerine yeşil bir bindirme uygulayan görsel çıktı. Mask Ön plan pikselleri beyaz (255), arka plan pikselleri siyah (0) olan ikili segmentasyon maskesi.

🕹️ Kontroller

Bu blok otomatik ayarlarla çalışır ve blok içinde manuel widget'lar sunmaz. Davranışı etkilemek için blok öncesi veya sonrasında yardımcı bloklar kullanabilirsiniz, örneğin:

Image Resize — işleme başlamadan önce giriş görüntüsünü küçültmek, hız ve bellek kullanımı açısından faydalıdır Image ROI — modelin daha küçük bir alana odaklanması için ilgi alanını kırpın Apply Mask — segmentasyon sonrası orijinal görüntü ile maskeyi özel biçimlerde birleştirin Show Image — Overlay veya Maski daha büyük bir görüntüleyicide önizleyin Image Logger / Image Write — maskeleri veya overlay'leri kayıt için kaydedin

⚙️ Çalışma mekanizması

• Blok ilk kullanıldığında segmentasyon modelini yükler. Bu işlem model dosyalarının indirilmesini gerektirebilir ve ilk çalıştırmada zaman alabilir.

• Bir GPU mevcutsa hızlandırma için kullanılacaktır; aksi takdirde CPU kullanılacaktır.

• Her giriş görüntüsü için blok bir ikili maske ve renklendirilmiş bir overlay (segmentlenen bölgelerde yeşil ton) döndürür.

• Büyük giriş görüntüleri işlem süresini ve bellek kullanımını artırır; daha hızlı sonuçlar için görüntüyü önce yeniden boyutlandırmak önerilir.

🎯 Özellikler

• Karmaşık sınırları ve ince detayları işleyebilen yüksek kaliteli segmentasyon.

• İkili maske (daha ileri işleme için uygun) ve hızlı kontrol amaçlı görsel overlay üretir.

• Otomatik cihaz seçimi (mümkünse GPU kullanımı).

• Kameralardan, dosyalardan veya önceki işlem bloklarından gelen standart görüntülerle çalışır.

📝 Kullanım talimatları

1. Image giriş soketine bir görüntü sağlayın.

2. İleri işlemler (ölçümler, ROI operasyonları, kompozitleme) için dönen Maski kullanın.

3. Segmentasyon kalitesini önizlemek veya sonuçları görsel olarak sunmak için dönen Overlayi kullanın.

Önerilen akışlar:

• Daha hızlı çalıştırmalar için bu bloktan önce Image Resize bağlayın.

• Sahnede yalnızca belirli bir bölgeyi segmentlemek için önce Image ROI kullanın.

• Sonuçları kaydetmek için Image Write veya Image Logger bağlayın.

• Geliştirme sırasında sonuçları önizlemek için Overlay veya Maske Show Image ekleyin.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

• Daha hafif bir alternatif isterseniz, farklı bir model kullanan Background Removal (RMBG-1.4)i deneyin — girişe bağlı olarak daha hızlı olabilir veya farklı kesimler verebilir.

• Küçük maske artefaktlarını temizlemek için Morphological Transformations veya Image Threshold uygulayın.

• Maskeler gürültülü görünüyorsa, segmentasyondan önce Denoising veya Blur çalıştırarak sahte kenarları azaltın.

• Yüksek çözünürlüklü görüntüleri bellek açısından yönetilebilir tutmak için önce Image Resizer ile küçültün, segmentasyonu çalıştırın, gerekirse sonra Image Resize veya Super Resolution ile sonuçları tekrar ölçeklendirin.

• Algılama bloklarıyla birleştirin (ör. bir nesne dedektöründen gelen sonuçları kullanarak Image ROI ile alanı kırpın ve ardından nesne başına arka plan kaldırma yapın).

🛠️ Sorun Giderme

• Model başlamıyor veya ilk kullanımda çok yavaş: blok model dosyalarını indiriyor veya başlatıyor olabilir. İndirme ve başlatma işleminin tamamlanmasını bekleyin.

• GPU'da bellek hataları: giriş görüntüsü boyutunu Image Resize ile azaltın veya diğer GPU iş yüklerini serbest bırakarak CPU'da çalıştırmayı tercih edin.

• Maskede delikler veya lekeler var: Morphological Transformations (fill / open / close) uygulayın veya segmentasyondan önce daha fazla yumuşatma için Blur kullanın.

• İnce yapılar ön planda eksik: sonuçları karşılaştırmak için alternatif Background Removal (RMBG-1.4) bloğunu deneyin.

Notlar:

• Gerekli kütüphaneler ve modeller blok dışında yönetilir; bu bloğun çalışması için uygun paketlerin kurulumu ve model indirmelerine erişim gereklidir.