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Segmentation.h

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Segmentation是在图像中查找用户指定类别的区域的功能。

SAIGE VISION将Segmentation的检查结果作为SaigeSegmentedObject结构返回。 检测到的区域以自由形式的曲线形式表示为Contour，并表示为点数组。

推断选项

检查尺寸宽度, 高度

这是使用SaigeHandleConfig结构创建句柄时可以设置的选项之一。 与SaigeInferenceOption::batchSize一样，这是在创建句柄时影响内存设置的选项，创建句柄后无法更改。

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// ExampleSegRuntime.cpp:52

SaigeInferenceHandle handle = nullptr;
SaigeHandleConfig config;
config.inspectionSizeHeight = 2496;
config.inspectionSizeWidth = 2496;
unsigned int handleFlags = SAIGE_SET_INSPECTION_SIZE;
if (optimize) {
    handleFlags |= SAIGE_OPTIMIZE_HANDLE;
}
retval = SaigeCreateInferenceHandle(&handle, kProjectTypeSEG, trainedModelPath.c_str(),
                                    deviceIndex, &config, handleFlags);
if (retval < 0) {
    std::cerr << "SaigeCreateInferenceHandle failed - " << SaigeStrError(retval) << std::endl;
    return retval;
}

calcMask, calcScoremap, calcObject

Segmentation功能不仅可以计算由类别指定的Contour区域信息SaigeSegmentedObject，还可以计算指示图像中每个像素属于哪个类别的Mask和 指示每个类别的Score值的Scoremap。

要计算这些检查结果，请设置以下选项。 此外，如果calcObject选项为true，则可以通过为每个类别应用Score和Area Threshold值来过滤检测到的对象。

Note

三个选项都不能设置为false以计算没有值。

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// ExampleSegRuntime.cpp:164

options->calcMask = true;
options->calcScoremap = true;
options->calcObjectAreaAndApplyThreshold = true;
options->calcObjectScoreAndApplyThreshold = true;
unsigned int flags = SAIGE_SET_CALC_SCOREMAP | SAIGE_SET_CALC_MASK |
                     SAIGE_SET_CALC_OBJECT_AREA_AND_APPLY_THRESHOLD |
                     SAIGE_SET_CALC_OBJECT_SCORE_AND_APPLY_THRESHOLD;
retval = SaigeSetInferenceOption(handle, options, flags);
if (retval < 0) {
    std::cerr << "SaigeSetInferenceOption() failed - " << SaigeStrError(retval)
              << std::endl;
    SaigeDestroyInferenceHandle(handle);
    SaigeDestroyInferenceResult(result);
    return retval;
}

Score, Area Thresholds

与Object Detection一样，Segmentation可以为每个类别设置Score和Area Threshold值。 此外，Segmentation可以设置Object Boundary Threshold值。 所有Threshold选项不能为第0个OK类设置。第0类的默认值如下。

  • objectBoundaryThreshold[0] = 100
  • objectScoreThreshold[0] = 0
  • objectAreaThreshold[0] = 0 
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    // ExampleSegRuntime.cpp:183

// 추론옵션 변경
options->objectAreaThresholdPerClass[1] = 500;
options->objectAreaThresholdPerClass[2] = 500;
flags = SAIGE_SET_OBJECT_AREA_THRESHOLD;
retval = SaigeSetInferenceOption(handle, options, flags);
if (retval < 0) {
    std::cerr << "SaigeSetInferenceOption() failed - " << SaigeStrError(retval)
              << std::endl;
    SaigeDestroyInferenceHandle(handle);
    SaigeDestroyInferenceResult(result);
    return retval;
}
options->objectScoreThresholdPerClass[1] = 200.0;
options->objectScoreThresholdPerClass[2] = 200.0;
flags = SAIGE_SET_OBJECT_SCORE_THRESHOLD;
retval = SaigeSetInferenceOption(handle, options, flags);
if (retval < 0) {
    std::cerr << "SaigeSetInferenceOption() failed - " << SaigeStrError(retval)
              << std::endl;
    SaigeDestroyInferenceHandle(handle);
    SaigeDestroyInferenceResult(result);
    return retval;
}
options->objectBoundaryThresholdPerClass[1] = 150;
options->objectBoundaryThresholdPerClass[2] = 150;
flags = SAIGE_SET_OBJECT_BOUNDARY_THRESHOLD;
retval = SaigeSetInferenceOption(handle, options, flags);
if (retval < 0) {
    std::cerr << "SaigeSetInferenceOption() failed - " << SaigeStrError(retval)
              << std::endl;
    SaigeDestroyInferenceHandle(handle);
    SaigeDestroyInferenceResult(result);
    return retval;
}

推断结果

Segmentation的检查结果分为Mask、Scoremap和Segmented Object。

Mask和Scoremap以unsigned char*指针变量的数组形式接收。

Segmented Object首先在int numSegObj变量中接收检测到的对象的数量，然后使用SaigeSegmentedObject结构数组接收对象信息。 在这里，我们使用C++的STL vector来处理vector中的内存分配/释放。