使用BodyPix和TensorFlow.js实现Color Pop效果
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原文中文，约5500字，阅读约需14分钟。
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内容提要
谷歌相片运用程序的一个小功用是彩色弹出作用，但只对一些相片运用此作用。作者发现了一个解决方案，使用Tensorflow.js和BodyPix模型手动实现彩色弹出作用。文章介绍了如何加载图画、运用切割和制造布景灰度的过程，并对不同架构和设置进行了测验。最后，作者总结了BodyPix是一个很好的人物切割模型，并提供了源代码和实时工作版本的链接。
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关键要点
- 谷歌相片的彩色弹出作用使主体从背景中突出，但仅对部分照片有效。
- 作者使用Tensorflow.js和BodyPix模型手动实现彩色弹出效果。
- 实现过程包括创建遮罩和将背景灰度化，同时保留主体的色彩。
- BodyPix是一个用于人物切割和姿势检测的机器学习模型，能够快速检测图像中的人。
- 使用HTML Canvas加载图像并操作像素数据是实现效果的关键。
- 加载BodyPix模型时，选择不同的架构（如MobileNet和ResNet）会影响精度和速度。
- 通过segmentPerson()函数进行人物切割，生成切割地图以便后续处理。
- 最终通过像素级操作实现背景灰度化，保留主体色彩，生成彩色弹出效果的图像。
- 测试表明，ResNet在切割精度上优于MobileNet，但速度较慢。
- BodyPix与Tensorflow.js结合使用，能够在浏览器中快速执行切割任务。
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