Question

我正在尝试检测demo from github之后在Android应用中使用tensorflow segmentation的人。演示包含如何检测相机中的分割，但是仅在特定尺寸下才有效！我的要求是使用静态图像而不是实时预览。因此，我使用了特定的图像并尝试从中生成输出。

MainActivity.kt：

class MainActivity : AppCompatActivity() {
    private lateinit var mBinding: ActivityMainBinding
    private lateinit var mContext: Activity
    private val scope = CoroutineScope(Dispatchers.IO)
    private var bitmap: Bitmap? = null

    private val TAG = "ImageDetect>>>"

    private lateinit var imageSegmentationModel: ImageSegmentationModelExecutor

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        mBinding = ActivityMainBinding.inflate(layoutInflater)
        setContentView(mBinding.root)
        mContext = this

        imageSegmentationModel = ImageSegmentationModelExecutor(this, true)

        Glide.with(this)
            .load(R.drawable.sample)
            .skipMemoryCache(true)
            .diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.NONE)
            .listener(object : RequestListener<Drawable> {
                override fun onLoadFailed(e: GlideException?, model: Any?, target: Target<Drawable>?, isFirstResource: Boolean): Boolean {
                    setLoading(false)
                    return false
                }

                override fun onResourceReady(resource: Drawable?, model: Any?, target: Target<Drawable>?, dataSource: DataSource?, isFirstResource: Boolean): Boolean {
                    bitmap = (resource as BitmapDrawable).bitmap
                    setLoading(false)
                    return false
                }
            })
            .into(mBinding.ivSample)
        mBinding.btnDetect.setOnClickListener {
            bitmap?.let {
                setLoading(true)

                try {
                    val bm = ImageUtils.scaleBitmapAndKeepRatio(it, 257, 257)
                    scope.launch {
                        val resultBitmap = imageSegmentationModel.execute(bm)

                        withContext(Dispatchers.Main) {
                            mBinding.ivSample.setImageBitmap(resultBitmap.bitmapMaskOnly)
                            setLoading(false)
                        }
                    }
                } catch (exc: Exception) {
                    setLoading(false)
                    Log.e(TAG, Log.getStackTraceString(exc))
                }
            }
        }
    }

    private fun setLoading(isShow: Boolean) {
        if (isShow) mBinding.pbLoading.visibility = View.VISIBLE
        else mBinding.pbLoading.visibility = View.GONE
    }
}

ImageSegmentationModelExecutor.kt，ImageUtils.kt和ModelExecutionResult.kt是按照github代码编写的，没有任何变化。之后，我正在执行代码，它抛出错误并陷入ImageSegmentationModelExecutor.kt类某处出错：y必须为。因此，如果我们查看代码，则ImageSegmentationModelExecutor试图从原始文件生成scaledBitmap，并试图从ByteBuffer生成掩码。因此，错误必须仅在这两个函数中。我也了解Tensorflow仅使用特定大小的输入来分析图像（此处指定为257），因此，我也已经将原来的bitmap转换为257大小。但是仍然为位图抛出错误！对于具有差异大小的此类静态图像有什么解决方案吗？

Answer 1

您可以尝试Imgproc.resize(matSegment, matSegment, new Size(257,257));生成比例位图

差异大小图像的Android Tensorflow静态图像分割问题

1 个答案: