数字人解决方案——解决ER-NeRF/RAD-NeRF人像分割的问题

一、训练数据人像分割

训练ER-NeRF或者RAD-NeRF时，在数据处理时，其中有一步是要把人像分割出来，而且人像要分成三块，人的头部，人的有脖子，人的身体部分，效果如下：
在这里插入图片描述
从上面的分割的结果，可以到，算法最终要的结果是头部用蓝色表示，脖子用绿色表示，身体部用红色表示，背景部分用白色表示，但很多时候，分割的效果并不是都这么理想，会出现各种各样问题，比如下面的分割效果，它会把身体一部分当成背景颜色：
在这里插入图片描述
这样的分割效果，如果用到训练里面去，就会影响训练的效果，解决的办法是，可以去优化源码里面自带的bisnet网络，但操作起来有些麻烦。我自己试着重构代码，但效果还是不理想。后来看到Segment-and-Track Anything这个项目，就想到跳出当前的框架，直接用Segment-and-Track Anything来解决这个问题。

二、Segment-and-Track Anything

1. 算法简介

“Segment-and-Track Anything” 是由浙江大学 ReLER 实验室开发的一款多功能视频分割和目标跟踪模型，它深度整合了 SAM（Segment Anything Model）和视频分割技术，使其能够高效地跟踪视频中的目标，并支持多种交互方式（如点、画笔和文字输入）。

在这个基础上，SAM-Track 实现了多个传统视频分割任务的统一，使其能够一键分割和追踪任意视频中的任意目标，将传统视频分割技术推向通用视频分割领域。SAM-Track 在复杂场景下表现出卓越的性能，即使在单一GPU卡上也能高质量地稳定跟踪数百个目标。

SAM-Track 模型基于 ECCV’22 VOT Workshop 四个赛道的冠军方案 DeAOT。DeAOT 是一种高效的多目标视频对象分割模型，在提供首帧物体标注的情况下，可以对视频的其余帧中的物体进行追踪分割。DeAOT 使用一种识别机制，将一个视频中的多个目标嵌入到同一高维空间中，从而实现对多个物体的同时跟踪。DeAOT 在多物体追踪方面的速度表现媲美其他专注于单个物体追踪的 VOS 方法。此外，通过基于分层 Transformer 的传播机制，DeAOT 更好地整合了长时序和短时序信息，表现出卓越的追踪性能。然而，DeAOT 需要参考帧的标注来初始化，为了提高方便性，SAM-Track 利用了图像分割领域的明星模型 SAM，以获取高质量的参考帧标注信息。SAM 凭借出色的零样本迁移能力以及多种交互方式，使 SAM-Track 能够为 DeAOT 高效获取高质量的参考帧标注信息。

虽然 SAM 模型在图像分割领域表现出色，但它无法输出语义标签，并且文本提示也无法有效地支持 Referring Object Segmentation 以及其他依赖深层语义理解的任务。因此，SAM-Track 模型进一步集成了 Grounding DINO，实现了高精度的语言引导视频分割。Grounding DINO 是一种开放集合目标检测模型，具备出色的语言理解能力。

2. 项目部署

2.项目部署
可参考我之前的博客：
Segment-and-Track Anything——通用智能视频分割、目标追踪、编辑算法解读与源码部署

3.项目应用

运行项目之后，打开项目的交互界面，然后打开要分割的视频，然后等待一会，下面的窗口就出现视频的第一帧图像。

第一步点Click这个功能，把gam_gap拉到最大，然后点击Reset:
第二步，使用鼠标点击要分割部分，Positive是选择扩展区域，Negative是删除区域，Undo是撤消上一步操作。
选择完成一个部分之后，点击Add new object添加新的部分，在这个项目中，总共有三个部分，分别是头部，脖子，身体。
当所有的部分都分割完成之后，点Start Tracking开始对目标进行目标追踪。
项目会运行一段时间，时间长短取决于视频的长短，运行完成之后，在项目目标下，可以找到追踪分割出来的mask图像：

三、合成数据

分割完成之后，可以看到最终分割结果比源码自带的效果要好很多，但要改成NeRF要的颜色格式，就是头部用蓝色表示，脖子用绿色表示，身体部用红色表示，背景部分用白色表示。

1.获取颜色值

这里要获取分割出来的颜色值，才能把它改成想的颜色值，使用python和cv2实现点击获取颜色值：

def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        # 获取鼠标点击处的像素颜色
        pixel_color = cv_src[y, x]
        b, g, r = pixel_color
        print(f"颜色值 (B, G, R)：({b}, {g}, {r})")

        # 在图像上绘制颜色值
        color_str = f"({b}, {g}, {r})"
        cv2.putText(cv_src, color_str, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
        cv2.imshow('Color Value', cv_src)


# 获取
def get_color_val(cv_src):
    cv2.namedWindow('Color Value', 0)
    # 在窗口中显示图像
    cv2.imshow('Color Value', cv_src)

    # 设置鼠标点击事件回调函数
    cv2.setMouseCallback('Color Value', mouse_callback)

    # 等待用户点击窗口并按下ESC键退出

    while True:
        key = cv2.waitKey(1)
        if key == 27:  # 按下ESC键退出
            break

    cv2.destroyAllWindows()

运行代码后，使用鼠标点击获取分割出来的这三个色块的值：
在这里插入图片描述

2.更改颜色

获取分割的色块颜色值之后，要对现有的颜色值更改成源码需要的颜色值，在这个过程中顺带把色块之后的孔洞给填充上。

def get_color_part(cv_src,neck_color,head_color,body_color):
    height, width, channels = cv_src.shape
    cv_dst = np.ones((height, width, 3), dtype=np.uint8) * 255
    neck = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
    head = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
    body = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)

    for y in range(height):
        for x in range(width):
            # 获取像素值（B, G, R）
            b, g, r = cv_src[y, x]
            if b == 0 and g == 0 and r ==0:
                continue

            elif [b,g,r] == neck_color:
                neck[y,x] = b,g,r

            elif [b,g,r] == head_color:
                head[y,x] = b,g,r

            elif [b,g,r] == body_color:
                body[y,x] = b,g,r

    # np_head = filling_hole(head,(255,0,0))
    np_head = dilation_img(head, (3,3))
    np_body = closing_color(body,(5,5))
    np_neck = dilation_img(neck, (3,3))

    cv_neck = cv2.cvtColor(np_neck, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    cv_body = cv2.cvtColor(np_body, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    cv_head = cv2.cvtColor(np_head, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    for y in range(height):
        for x in range(width):
            n_b, n_g, n_r = cv_neck[y, x]
            if [n_b,n_g,n_r] > [0,0,0]:
                cv_dst[y,x] = 0,255,0

            b_b,b_g,b_r = cv_body[y,x]
            if [b_b,b_g,b_r] > [0,0,0]:
                cv_dst[y, x] = 0, 0, 255

            h_b, h_g, h_r = cv_head[y, x]
            if [h_b, h_g, h_r] > [0, 0, 0]:
                cv_dst[y, x] = 255, 0, 0

    return cv_dst

运行结果：
在这里插入图片描述

3.处理整个目录

def pro_dir(src_dir,dst_dir,neck_color,head_color,body_color):
    files_name = os.listdir(src_dir)
    i = len(files_name)
    j = 0
    for file in files_name:
        name = os.path.join(src_dir,file)
        cv_src = cv2.imread(name)
        cv_dst = get_color_part(cv_src,neck_color,head_color,body_color)
        save_name = os.path.join(dst_dir,file)
        cv2.imwrite(save_name, cv_dst)
        print(j,i)
        j = j +1