通过模型生成Mask(遮罩),分离图像或视频中的目标区域与非目标区域。目前支持的目标包括天空、衣物、头发、动物(特指猫和狗)、人像
API的输入、输出对象可参考VNN 数据结构
API的执行情况(是否成功、错误原因等)可参考 VNN_Result
对应的状态码表
指标 | 参数 |
---|---|
支持图片格式 | BGRA、RGBA、RGB、NV12、NV21、YUV420 |
支持架构 | armeabi-v7、arm64-v8a |
Android系统版本 | 5.0+ |
iOS系统版本 | 9.0+ |
指标 | 参数 |
---|---|
支持图片格式 | BGRA、RGBA、RGB、YUV420F |
支持架构 | x86(Win Only)、x86_64、arm64(MacOS Only) |
Windows系统版本 | Win 7+ |
MacOS系统版本 | 10.10+ |
vnn_general.h
vnn_kit.h
vnn_define.h
高质量人像分割
seg_portrait_picture[1.0.0].vnnmodel
seg_portrait_picture[1.0.0]_process_config.json
快速人像分割
seg_portrait_video[1.0.0].vnnmodel
seg_portrait_video[1.0.0]_process_config.json
头发分割
hair_segment[1.0.0].vnnmodel
hair_segment[1.0.0]_process_config.json
衣物分割
clothes_segment[1.0.0].vnnmodel
clothes_segment[1.0.0]_process_config.json
天空分割
sky_segment[1.0.0].vnnmodel
sky_segment[1.0.0]_process_config.json
动物分割
animal_segment[1.0.0].vnnmodel
animal_segment[1.0.0]_process_config.json
Android/Linux
libvnn_core.so
libvnn_kit.so
libvnn_general.so
iOS
Accelerate.framework
CoreVideo.framework
Foundation.framework
vnn_core_ios.framework
vnn_kit_ios.framework
vnn_general_ios.framework
MacOS
Accelerate.framework
CoreVideo.framework
Cocoa.framework
vnn_core_osx.framework
vnn_kit_osx.framework
vnn_general_osx.framework
Windows
vnn_core.dll
vnn_kit.dll
vnn_general.dll
Android: 链接
iOS: 链接
Windows: 链接
MaoOS: 链接
Linux: 链接
说明: 输入模型路径,完成SDK的初始化,获得用于调用后续功能的Handle
VNN_Result VNN_Create_General( VNNHandle * handle, const int argc, const void * argv[] )
参数 | 含义 |
---|---|
handle | 函数调用成功后记录合法的索引,用于调用后续功能,类型为VNN_Handle*,调用成功后handle数值大于0,输出 |
argc | 输入模型文件数,类型为const int,输入 |
argv | 每个模型文件的具体路径,类型为const char*[ ],输入 |
返回值: VNN_Result,具体值参见 状态码表
调用示例:
// 以动物分割为例
VNN_Handle _handle;
std::string model = _modelpath + "/animal_segment[1.0.0].vnnmodel";
std::string cfg = _modelpath + "/animal_segment_process_config.json";
const char* argv[] = {
model.c_str(),
cfg.c_str(),
};
const int argc = sizeof(argv)/sizeof(argv[0]);
VNN_Result ret = VNN_Create_General(&_handle, argc, argv);
说明: 输入包含人脸的图像,输出检测结果
VNN_Result VNN_Apply_General_CPU(VNNHandle handle, const void* in_image, const void* face_data, void* output)
参数 | 含义 |
---|---|
handle | SDK实例索引,类型为VNN_Handle,输入 |
in_image | 输入图像,类型为 VNN_Image*,输入 |
face_data | 该参数固定为NULL |
output | 检测结果,类型为 VNN_ImageArr*,输出 |
返回值: VNN_Result,具体值参见 状态码表
调用示例:
// input:完整的图像或视频帧,类型VNN_IMAGE
// 申请Buffer
// IMG_WIDTH、IMG_HEIGHT、IMG_CHANNEL不同分割模型存在差异,具体值见下表
if (!_imgBuffer) {
_imgBuffer = (unsigned char *) malloc(IMG_CHANNEL * IMG_HEIGHT * IMG_WIDTH);
}
// 设置用于接收输出结果的对象
VNN_ImageArr output;
output.imgsNum = 1;
output.imgsArr[0].width = IMG_WIDTH; // 输出图像的宽
output.imgsArr[0].height = IMG_HEIGHT; // 输出图像的高
output.imgsArr[0].channels = IMG_CHANNEL; // 输出图像的通道
output.imgsArr[0].pix_fmt = VNN_PIX_FMT_GRAY8; // 输出图像格式为单通道,unsigned char
output.imgsArr[0].data = _imgBuffer;
// 对于分割模型,接口第三个参数固定为NULL
VNN_Apply_General_CPU(_handle, input, NULL, output);
各分割模型输出图像参数
风格 | IMG_CHANNEL | IMG_HEIGHT | IMG_WIDTH |
---|---|---|---|
天空分割 | 1 | 512 | 512 |
衣物分割 | 1 | 512 | 384 |
头发分割 | 1 | 384 | 256 |
动物分割 | 1 | 512 | 384 |
高质量人像分割 | 1 | 512 | 384 |
快速人像分割 | 1 | 128 | 128 |
说明: 不再使用SDK,释放内存等资源
VNN_Result VNN_Destroy_General(VNNHandle* handle)
参数 | 含义 |
---|---|
handle | SDK实例索引,成功释放资源后将被修改为0(无效值),类型为VNN_Handle*,输入&输出 |
返回值: VNN_Result,具体值参见 状态码表
调用示例:
VNN_Result ret = VNN_Destroy_General(&_handle);
说明: 设定SDK实例的运行参数
VNN_Result VNN_Set_General_Attr( VNNHandle handle, const char * name, const void * value )
参数 | 含义 |
---|---|
handle | SDK实例索引,类型为VNN_Handle,输入 |
name | 属性名,类型const char*,输入 |
value | 属性值,类型参见下表,输入 |
合法属性名和属性值
属性名 | 属性含义 | 属性值 | 属性值类型 |
---|---|---|---|
暂时为空 |
返回值: VNN_Result,具体值参见 状态码表
调用示例:
// 暂时为空
说明: 获取SDK实例的运行参数
VNN_Result VNN_Get_General_Attr( VNNHandle handle, const char * name, const void * value )
参数 | 含义 |
---|---|
handle | SDK实例索引,类型为VNN_Handle,输入 |
name | 属性名,类型const char*,输入 |
value | 属性值,类型参见下表,输出 |
合法属性名和属性值
属性名 | 属性含义 | 属性值 | 属性值类型 |
---|---|---|---|
_has_sky | (仅天空分割适用) 获取分割图像上是否存在天空的信息,若不存在则分割结果不可信,应抛弃 | 0(图像不存在天空)、1(图像存在天空) | int* |
返回值: VNN_Result,具体值参见 状态码表
调用示例:
// 获取分割图像上是否存在天空的信息
// 调用VNN_Apply_General_CPU获取分割图像后,再调用下述函数
int _has_sky;
VNN_Result ret = VNN_Get_Gneneral_Attr(_handle, "_has_sky", &_has_sky);
版本 | 日期 | 更新说明 |
---|---|---|
v1.0.0 | 2021.12.07 | 初次发布 |