Background Removal (BiRefNet)

Bu fonksiyon bloğu, BiRefNet modelini kullanarak yüksek kaliteli ön plan / arka plan segmentasyonu gerçekleştirir. İkili bir maske üretir ve isteğe bağlı olarak tespit edilen ön planı hızlıca incelemeniz için yeşil bir örtü görselleştirmesi sağlar.

📥 Girdiler (soketler)

Image Segmentasyon uygulanacak RGB / BGR görüntü.

📤 Çıktılar (soketler)

Overlay Segment edilmiş ön plan bölgelerini yeşil örtü ile gösteren görüntü.

Mask İkili segmentasyon maskesi (0 = arka plan, 255 = ön plan).

🕹️ Kontroller

Overlay Örtü görselleştirme çıktısını açıp kapatmak için düğme (giriş görüntüsü üzerinde yeşil örtü gösterir).

🎨 Özellikler

• Karmaşık sınırları ve kısmi saydamlık içeren nesneler için uygun, yüksek kaliteli segmentasyon.

• Hızlı doğrulama için hem ikili maske hem de görselleştirme örtüsü üretir.

• Model yükleme ve cihaz seçimini (mevcutsa GPU) otomatik olarak yönetir.

• Her boyuttaki görüntülerle çalışacak şekilde tasarlanmıştır (inference sırasında model dahili olarak sabit boyutlu dönüşümler kullanabilir).

• Ek paketlerin yüklü olması gerekir: transformers, torch, torchvision, pillow.

📝 Kullanım Talimatları

1. Image girişine bir görüntü kaynağı bağlayın (ör. Camera USB, Camera IP (ONVIF), Load Image).

2. İsterseniz ikili maskenin yanında yeşil görsel örtü üretilmesi için Overlay seçeneğini açın.

3. Çıktıları inceleyin: görsel önizleme için Overlay, sonraki işlemler (ölçümler, kırpma, sayım vb.) için Mask kullanın.

4. Sonuçları saklamanız gerekirse Image Write veya Image Logger ile kaydedin veya günlükleyin.

📊 Değerlendirme

Bloğu çalıştırdığınızda, ön plan piksellerini gösteren bir ikili maske ve isteğe bağlı olarak ön plan bölgelerinin yeşile boyandığı bir örtü görüntüsü döndürür. Maskeyi daha ileri görüntü işlemleri veya ölçümler için kullanın.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

• Kaynak görüntüler çok büyükse, giriş boyutunu sınırlamak için Image Resizer veya Image Resize ile ön işleme yapın. Bu, bellek kullanımını azaltabilir ve işlem hızını artırabilir.

• Segmentasyondan önce paraziti azaltmak için Denoising veya Blur uygulayarak girdi görüntüsünü yumuşatın.

• Konu ile arka plan arasındaki kontrastı artırmak için Auto Contrast veya Adjust Colors kullanmayı deneyin.

• Maskedeki küçük delikleri veya lekeleri gidermek için Mask çıktısına Morphological Transformations uygulayıp ardından temizlenmiş kesiti üretmek için Apply Mask kullanın.

• Karşılaştırma veya daha az bağımlılık içeren bir yaklaşım isterseniz Background Removal (RMBG-1.4)'ü deneyin ve sonuçları karşılaştırın.

• Sonuçları etkileşimli olarak görmek için Show Image kullanın. Sonuçları otomatik kaydetmek için Image Logger veya Image Write kullanın.

• Sadece belirli bir bölgeyi segmentlemek istiyorsanız işlemden önce Image ROI / Image ROI Select kullanın (işlem yükünü azaltır ve sıklıkla sonuçları iyileştirir).

🛠️ Sorun Giderme

• Blok eksik bağımlılıklar bildiriyorsa, gerekli paketleri (transformers, torch, torchvision, pillow) yükleyin ve ortamı yeniden başlatın.

• Sonuçlar gürültülü veya eksik görünüyorsa, Image Resizer, Denoising veya Auto Contrast ile ön işleme yapmayı ve ardından Mask üzerinde Morphological Transformations ile son işlem uygulamayı deneyin.

• Büyük görüntülerde işlem yavaşsa, Image Resizer ile giriş boyutunu küçültün veya bu bloktan önce daha küçük bir kaynak görüntü kullanın.

• Ara sonuçları incelemek için Overlay veya Mask çıktısını Show Image'e bağlayın veya Image Write ile kaydedin.