Bildvordergrund freistellen

[cicollus]

Background Remover nennt sich ein Projekt, gehostet unter GitHub - nadermx/backgroundremover: BackgroundRemover lets you Remove Background from images and video with a simple command line interface.

Die Installation ist wenig aufwendig.
Eine kleine Falle ist aber evtl. gegeben: Die Installation der Python-Programme verläuft wiedermal unter PIP, welches nicht dafür bekannt ist seine Python-Paket-Abhängigkeiten richtig auflösen zu können. Aus diesen Grund wurden einige Pakete unter Angabe der Versionsnummern installiert.
Tensorflow ist bereits in der Version 2.4.1 vorhanden.

Speziell, die installierte Tensorflow-Paket-Version benötigt definierte Variante der Pakete numpy und six. Ebenso ist das Paket backgroundremover von bestimmten Varianten dieser beiden Pakete abhängig.

Die Installation erfolgte hier unter Ubuntu 20.04:

git clone https://github.com/nadermx/backgroundremover.git

cd backgroundremover/
source bin/activate
python3 -m pip install --upgrade pip

pip3 install numpy==1.19.4
pip3 install six==1.16.0
pip3 install backgroundremover==0.1.8

Ffmpeg und python3.8-dev wurden bereits mit der Linux-Paketverwaltung installiert.

Ausführung
backgroundremover -i "/path/to/image.jpeg" -o "output.png"

Als Ergebnis sind zwar keine Wunder zu erwarten, aber es ist auf alle Fälle eine gute Vorarbeit für die weitere Bearbeitung
Ein paar Beispiele:

 

[cicollus]

Kleine Korrektur:
Um das virtuelle Enviroment zu aktivieren, muss es natürlich installiert werden.
Es fehlt hier als 2. Zeile die Eingabe

python3 -m venv backgroundremover/

also komplett sieht das dann so aus:

git clone https://github.com/nadermx/backgroundremover.git
python3 -m venv backgroundremover/
cd backgroundremover/
source bin/activate
python3 -m pip install --upgrade pip
pip3 install numpy==1.19.4
pip3 install six==1.16.0
pip3 install backgroundremover==0.1.8

Es funktioniert natürlich auch ohne der Zeile, aber die Trennung der PIP-Installierten Pakete und der Pakete vom Paketmanager fehlt dann.

PS. Das funktioniert auch mit Videos, die RAM-Größe des Nvidia-GA sollte aber min 4 GB betragen.

 

[cicollus]

Update 2023
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Inzwischen ist die Entwicklung auf dieses Projektes, die Freistellung des Vordergrundes von Bildern und Videos, weiter fortgeschritten und die Entwickler setzen verstärkt auf KI.
Auch die Installations ist seitens benötigter Softwarepakete umfangreicher geworden. Aber die Installtion an sich ist einfacher geworden, wenn die pip-Abhängigkeitsfallen im Vorfeld beseitigt werden, wie im Folgenden dargestellt.

Auf der Webseite des Projektes ist die Installation einigermaßen ausführlich erklärt.

Mit diesem Update aktualisiere ich meine Anleitung mit dem Beispiel der Installation auf einem XBuntu 22.04.
Ich habe mich für die Umgebung conda und pip mit python 3.10 entschieden, um unabhängig vom System zu sein. Also, die Installation der Python-Software Pypip und Conda (Anaconda oder Minicomda} wird vorausgesetzt!

Die Installation bzw. das Entpacken der Pakete geht durch das /tmp-Verzeichnis und der Platzbedarf hier ist nicht zu verachten. Ich habe deshalb das /tmp-Verzeichnis auf 5 GB vergrößert:
Eintrag in /etc/fstab:
none /tmp tmpfs size=5g 0 0

und dann durch "sudo mount -o remount /tmp" aktiviert.

Erstelle Enviroment mit conda und pip:
conda create -n backgroundremover python=3.10
conda activate backgroundremover
conda update -n base -c defaults conda

cd backgroundremover

python3 -m pip install --upgrade pip
(kein pip3 -r requirements.txt!)

pip3 install matplotlib PyYAML>=5.4.1
pip3 install pyyaml python-dateutil>=2.8.1 pytz>=2020.1 appdirs>=1.3.0 attrs>=19.2.0 tomli>=1.0.0 pip3 oauthlib>=3.0.0
pip3 install keras==2.10 tensorflow==2.10.0 tensorflow-cpu 2.10
pip3 install backgroundremover

Das ist eigentlich alles, dauert aber eine Weile.

Ausgeführt wird das Freistellen dann mit dem Kommando ähnlich wie
backgroundremover -i /input-path/image.jpg -o /output-path/image-rmbg.png

Test im Anhang