无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作，还是根本不想在家庭办公室等情况，电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己，这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。
为了实现这样的功能，微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。
[在之前的博文中，介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能]，今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。
使用OpenCV进行实例分割
在本教程的第一部分中，将简要介绍实例分割；之后将使用实例分割和OpenCV来实现：
- 从视频流中检测出用户并分割；
- 模糊背景；
- 将用户添加回流本身；
什么是实例分割？
图1：对象检测和实例分割之间的区别
如上图所示，对于 对象检测（左图，Object Detection）而言，在各个对象周围绘制出一个框。 实例分割（右图，Instance Segmentation）而言，是需要尝试确定哪些像素属于对应的对象。通过上图，可以清楚地看到两者之间的差异。
执行对象检测时，是需要：
- 计算每个对象的边界框(x,y的)-坐标；
- 然后将类标签与每个边界框相关联；
从上可以看出，对象检测并没有告诉我们关于对象本身的形状，而只获得了一组边界框坐标。而另一方面，实例分割需要计算出一个逐像素掩模用于图像中的每个对象。
即使对象具有相同的类标签，例如上图中的两只狗，我们的实例分割算法仍然报告总共三个独特的对象：两只狗和一只猫。
使用实例分割，可以更加细致地理解图像中的对象——比如知道对象存在于哪个（x，y）坐标中。此外，通过使用实例分割，可以轻松地从背景中分割前景对象。
本文使用Mask R-CNN进行实例分割。
项目结构
项目树：
$ tree --dirsfirst
.
├── mask-rcnn-coco
│ ├── frozen_inference_graph.pb
│ ├── mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pbtxt
│ └── object_detection_classes_coco.txt
└── instance_segmentation.py
1 directory, 4 files项目包括一个目录（由三个文件组成）和一个Python脚本：
mask-rcnn-coco/：Mask R-CNN模型目录包含三个文件：frozen_inference_graph .pb：Mask R-CNN模型的权重，这些权重是在COCO数据集上预先训练所得到的；mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28 .pbtxt：Mask R-CNN模型的配置文件，如果你想在自己的数据集上构建及训练自己的模型，可以参阅网上的一些资源更改该配置文件。object_detection_classes_coco.txt：此文本文件中列出了数据集中包含的90个类，每行表示一个类别。
instance_segmentation .py：背景模糊脚本，本文的核心内容， 将详细介绍该代码并评估其算法性能。
使用OpenCV实现实例分割
下面开始使用OpenCV实现实例分割。首先打开instance_segmentation .py文件并插入以下代码：
# import the necessary packages
from imutils.video import VideoStream
import numpy as np
import argparse
import imutils
import time
import cv2
import os在开始编写脚本时，首先需要导入必要的包，并且需要配置好编译环境。本文使用的OpenCV版本为3.4.3。如果个人的计算机配置文件不同，需要对其进行更新。强烈建议将此软件放在隔离的虚拟环境中，推荐使用conda安装。
下面解析命令行参数：
# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-m", "--mask-rcnn", required=True,
help="base path to mask-rcnn directory")
ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5,
help="minimum probability to filter weak detections")
ap.add_argument("-t", "--threshold", type=float, default=0.3,
help="minimum threshold for pixel-wise mask segmentation")
ap.add_argument("-k", "--kernel", type=int, default=41,
help="size of gaussian blur kernel")
args = vars(ap.parse_args())每个命令行参数的描述可以在下面找到：
mask-rcnn：Mask R-CNN目录的基本路径；confidence：滤除弱检测的最小概率，可以将此值的默认值设置为0.5，也可以通过命令行传递不同的值；threshold：像素掩码分割的最小阈值，默认设置为 0.3；kernel：高斯模糊内核的大小，默认设置41，这是通过实验得到的经验值；
下面加载数据集的标签和OpenCV实例分割模型：
# load the COCO class labels our Mask R-CNN was trained on
labelsPath = os.path.sep.join([args["mask_rcnn"],
"object_detection_classes_coco.txt"])
LABELS = open(labelsPath).read().strip().split("\n")
# derive the paths to the Mask R-CNN weights and model configuration
weightsPath = os.path.sep.join([args["mask_rcnn"],
"frozen_inference_graph.pb"])
configPath = os.path.sep.join([args["mask_rcnn"],
"mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pbtxt"])
# load our Mask R-CNN trained on the COCO dataset (90 classes)
# from disk
print("[INFO] loading Mask R-CNN from disk...")
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(weightsPath, configPath)标签文件位于mask-rcnn - coco目录，指定好路径后就可以加载标签文件了。同样地， weightsPath和configPath也执行类型的操作。
基于这两个路径，利用dnn模块初始化神经网络。在开始处理视频帧之前，需要将Mask R-CNN加载到内存中（只需要加载一次）。
下面构建模糊内核并启动网络摄像头视频流：
# construct the kernel for the Gaussian blur and initialize whether
# or not we are in "privacy mode"
K = (args["kernel"], args["kernel"])
privacy = False
# initialize the video stream, then allow the camera sensor to warm up
print("[INFO] starting video stream...")
vs = VideoStream(src=0).start()
time.sleep(2.0)模糊内核元组也通过行命令设定。此外，项目有两种模式：“正常模式”和“隐私模式”。因此， 布尔值privacy用于模式逻辑，上述代码将其初始化为False。
网络摄像头视频流用VideoStream(src=0).start()，首先暂停两秒钟以让传感器预热。
初始化了所有变量和对象后，就可以从网络摄像头开始处理帧了：
# loop over frames from the video file stream
while True:
# grab the frame from the threaded video stream
frame = vs.read()
# resize the frame to have a width of 600 pixels (while
# maintaining the aspect ratio), and then grab the image
# dimensions
frame = imutils.resize(frame, width=600)
(H, W) = frame.shape[:2]
# construct a blob from the input image and then perform a
# forward pass of the Mask R-CNN, giving us (1) the bounding
# box coordinates of the objects in the image along with (2)
# the pixel-wise segmentation for each specific object
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
(boxes, masks) = net.forward(["detection_out_final",
"detection_masks"])在每次迭代中，将抓取一帧并将其调整为设定的宽度，同时保持纵横比。此外，为了之后的缩放操作，继续并提取帧的尺寸。然后，构建一个blob并完成前向传播网络。
结果输出是boxes和masks，虽然需要用到掩码（mask），但还需要使用边界框（boxes）中包含的数据。
下面对索引进行排序并初始化变量：
# sort the indexes of the bounding boxes in by their corresponding
# prediction probability (in descending order)
idxs = np.argsort(boxes[0, 0, :, 2])[::-1]
# initialize the mask, ROI, and coordinates of the person for the
# current frame
mask = None
roi = None
coords = None通过其对应的预测概率对边界框的索引进行排序，假设具有最大相应检测概率的人是我们的用户。然后初始化mask、roi以及边界框的坐标。
遍历索引并过滤结果：
# loop over the indexes
for i in idxs:
# extract the class ID of the detection along with the
# confidence (i.e., probability) associated with the
# prediction
classID = int(boxes[0, 0, i, 1])
confidence = boxes[0, 0, i, 2]
# if the detection is not the 'person' class, ignore it
if LABELS[classID] != "person":
continue
# filter out weak predictions by ensuring the detected
# probability is greater than the minimum probability
if confidence > args["confidence"]:
# scale the bounding box coordinates back relative to the
# size of the image and then compute the width and the
# height of the bounding box
box = boxes[0, 0, i, 3:7] * np.array([W, H, W, H])
(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
coords = (startX, startY, endX, endY)
boxW = endX - startX
boxH = endY - startY从idxs开始循环，然后，使用框和当前索引提取classID和 置信度。随后，执行第一个过滤器—— “人”。如果遇到任何其他对象类，继续下一个索引。下一个过滤器确保预测的置信度超过通过命令行参数设置的阈值。
如果通过了该测试，那么将边界框坐标缩放回图像的相对尺寸，然后提取坐标和对象的宽度/高度。
计算掩膜并提取ROI：
# extract the pixel-wise segmentation for the object,
# resize the mask such that it's the same dimensions of
# the bounding box, and then finally threshold to create
# a *binary* mask
mask = masks[i, classID]
mask = cv2.resize(mask, (boxW, boxH),
interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
mask = (mask > args["threshold"])
# extract the ROI and break from the loop (since we make
# the assumption there is only *one* person in the frame
# who is also the person with the highest prediction
# confidence)
roi = frame[startY:endY, startX:endX][mask]
break上述代码首先提取掩码，并调整其大小，之后应用阈值来创建二进制掩码本身。示例如下图所示：
图2：使用OpenCV和实例分割在网络摄像头前通过实例分割计算的二进制掩码
从上图中可以看到，假设所有白色像素都是人（即前景），而所有黑色像素都是背景。使用掩码后，通过NumPy阵列切片计算roi。之后循环断开，这是因为你找到最大概率的人了。
如果处于“隐私模式”，需要进行初始化输出帧并计算模糊：
# initialize our output frame
output = frame.copy()
# if the mask is not None *and* we are in privacy mode, then we
# know we can apply the mask and ROI to the output image
if mask is not None and privacy:
# blur the output frame
output = cv2.GaussianBlur(output, K, 0)
# add the ROI to the output frame for only the masked region
(startX, startY, endX, endY) = coords
output[startY:endY, startX:endX][mask] = roi其输出帧只是原始帧的副本。
如果我们俩都：
- 有一个非空的掩膜；
- 处于“ 隐私模式”；
- ... ...
然后将使用模糊背景并将掩码应用于输出帧。
下面显示输出以及图像处理按键：
# show the output frame
cv2.imshow("Video Call", output)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# if the `p` key was pressed, toggle privacy mode
if key == ord("p"):
privacy = not privacy
# if the `q` key was pressed, break from the loop
elif key == ord("q"):
break
# do a bit of cleanup
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()keypresses被获取其值，有两个值可供选择，但会导致不同的行为：
- “p”：按下此键时， 打开或关闭“ 隐私模式”；
- “q”：如果按下此键，将跳出循环并“退出”脚本；
每当退出时，上述代码就会关闭打开的窗口并停止视频流。
实例分割结果
现在已经实现了OpenCV实例分割算法，下面看看其实际应用！
打开一个终端并执行以下命令：
$ python instance_segmentation.py --mask-rcnn mask-rcnn-coco --kernel 41
[INFO] loading Mask R-CNN from disk...
[INFO] starting video stream...图3：演示了一个用于网络聊天的“隐私过滤器”
通过启用“隐私模式”，可以：
- 使用OpenCV实例分割查找具有最大相应概率的人物检测（最可能是最接近相机的人）；
- 模糊视频流的背景；
- 将分割的、非模糊的人重叠到视频流上；
下面列出一个视频演示（需外网）：
看完视频会立即注意到，并没有获得真正的实时性能——每秒只处理几帧。为什么是这样？
要回答这些问题，请务必参考以下部分。
限制、缺点和潜在的改进
第一个限制是最明显的——OpenCV实例分割的实现太慢而无法实时运行。在CPU上运行，每秒只能处理几帧。为了获得真正的实时实例分割性能，需要利用到GPU。
但其中存在的问题是：
- OpenCV对其
dnn模块的GPU支持相当有限； - 目前，它主要支持英特尔GPU；
- NVIDIA CUDA GPU支持正在开发中，但目前尚未推出；
一旦OpenCV正式支持dnn模块的NVIDIA GPU版本， 就能够更轻松地构建实时（甚至超实时）的深度学习应用程序。但就目前而言，本文的实例分割教程只作为演示：
此外，也可以做出的另一项改进与分割的人重叠在模糊的背景上有关。当将本文的实现与Microsoft的Office 365视频模糊功能进行比较时，就会发现Microsoft会更加“流畅”。但也可以通过利用一些alpha混合来模仿这个功能。
对实例分割管道进行简单而有效的更新可能是：
- 使用形态学操作来增加蒙版的大小；
- 在掩膜本身涂抹少量高斯模糊，帮助平滑掩码；
- 将掩码值缩放到范围[0,1]；
- 使用缩放蒙版创建alpha图层；
- 在模糊的背景上叠加平滑的掩膜+人；
或者，也可以计算掩膜本身的轮廓，然后应用掩膜近似来帮助创建“更平滑”的掩码。
总结
看完本篇文章，你应该学习了如何使用OpenCV、Deep Learning和Python实现实例分割了吧。实例分割大体过程如下：
- 检测图像中的每个对象；
- 计算每个对象的逐像素掩码；
注意，即使对象属于同一类，实例分割也应为每个对象返回唯一的掩码；
作者信息
Adrian Rosebrock ，机器学习，人工智能，图像处理
本文由阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《Instance segmentation with OpenCV》，译者：海棠，审校：Uncle_LLD。
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文。
