libcom

libcom 是由上海交通大学BCMI实验室（Brain-like Computing and Machine Intelligence实验室）耗资数百万、历经六年时间研发的图像合成工具箱。它专注于解决前景和背景之间的一致性问题，生成逼真的复合图像。这个工具箱包括多种功能，如图像融合、标准/艺术风格图像和谐、阴影生成、对象放置、生成式合成和质量评估等。 利用先进的图像处理和深度学习技术，libcom 帮助用户创造出更加真实和自然的图像合成效果。它在2023年底正式发布，并迅速获得关注，截至2024年10月，其下载量已突破1.2万次。 libcom：上海交通大学推出的开源图像合成工具箱 libcom 核心特点与功能 libcom 由上海交通大学BCMI实验室研发，设计理念是全面覆盖图像合成的各个方面，集成了十几项核心功能，每项功能都经过精心挑选和优化，以确保简单有效。 get_composite_image：通过基础技术如剪切粘贴、alpha融合和泊松融合，实现前景与背景的自然结合。 OPAScoreModel：评估合成图像的合理性，给出0到1的评分，帮助用户判断合成效果是否自然。 FOPAHeatMapModel：生成热力图，指导用户找到最佳的前景物体放置位置和尺寸，提升合成图像的合理性。 color_transfer：实现颜色迁移，帮助合成图像的前景与背景在色彩上更加和谐。 ImageHarmonizationModel：通过调整光照，使前景与背景在视觉上更加一致，增强图像的和谐性。 如何使用Libcom进行图像合成？ 1.环境准备：确保你已经安装了Libcom工具箱。可以从其GitHub项目页面下载并安装。 2.加载图像：准备好需要合成的前景图像和背景图像。确保前景图像有清晰的边界，以便后续处理。 3.使用合成函数：Libcom提供了多个功能来实现图像合成，以下是一些常用的功能： get_composite_image：通过剪切、粘贴和融合技术将前景与背景合成。 FOPAHeatMapModel：输入背景和前景，生成合理性分数热力图，帮助确定前景物体的最佳放置位置。 ImageHarmonizationModel：调整前景光照，使其与背景和谐。 4.执行合成：根据需要选择合适的模型进行合成。例如，使用get_composite_image函数可以直接将前景和背景合成，代码示例如下： composite_image = libcom.get_composite_image(foreground, background) 5.评估合成效果：使用OPAScoreModel等模型评估合成后的图像质量，确保前景物体的位置和大小合理。可以通过以下代码获取分数：score = libcom.OPAScoreModel(composite_image, foreground_mask) 6.后处理：如果需要，可以使用阴影生成模型（如ShadowGenerationModel）为合成图添加阴影，以增强真实感。 7.保存结果：完成合成后，将结果保存为新图像文件，以便后续使用。 libcom的推出不仅仅是图像合成技术的一次飞跃，更是开源社区的一大贡献。