Mediapipe Selfie Segmentation Landscape

🚀 画像セグメンテーションモデル

このプロジェクトは、画像セグメンテーションを行うためのモデルで、背景除去などのタスクに利用できます。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、Transformers.jsを使用して画像セグメンテーションを行う方法を説明します。

📦 インストール

まだインストールしていない場合は、NPMからTransformers.js JavaScriptライブラリをインストールできます。以下のコマンドを使用してください。

npm i @huggingface/transformers

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、onnx-community/mediapipe_selfie_segmentation_landscapeを使用して自撮り画像のセグメンテーションを行う例です。

import { AutoModel, AutoProcessor, RawImage } from '@huggingface/transformers';

// モデルとプロセッサをロード
const model_id = 'onnx-community/mediapipe_selfie_segmentation_landscape';
const model = await AutoModel.from_pretrained(model_id, { dtype: 'fp32' });
const processor = await AutoProcessor.from_pretrained(model_id);

// URLから画像をロード
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/selfie_segmentation_landscape.png';
const image = await RawImage.read(url);

// 画像を前処理
const inputs = await processor(image);

// アルファマットを予測
const { alphas } = await model(inputs);

// 出力マスクを保存
const mask = await RawImage.fromTensor(alphas[0].mul(255).to('uint8')).resize(image.width, image.height);
mask.save('mask.png');

// (オプション) マスクを元の画像に適用
const result = image.clone().putAlpha(mask);
result.save('result.png');

入出力の例

入力画像	予測マスク	出力画像

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。