pixellib庫的簡介
pixellib是一個庫執行圖像分割。它支援兩種主要類型的圖像分割:語義分割和執行個體分割，隻需幾行代碼就可以實作語義分段和執行個體分段。特的特點如下：
高品質反色矢量/光栅圖形
多像素格式:RGB, BGR, ARGB, ABGR, RGBA, BGRA 8 / 15 / 16 / 24 / 32深度
重量輕100% C實作
MMX / SSE2圖形優化
官網：
https://github.com/ayoolaolafenwa/PixelLib案例：
https://github.com/skywind3000/pixellibwhl檔案：
https://github.com/ayoolaolafenwa/PixelLib/releases/tag/0.1.01、基礎案例
pixellib庫的安裝
pip install pixellib
pixellib庫的經典案例
1、使用pixellib進行語義分割
pixellib使用Deeplabv3+架構實作，實作語義分割。采用在pascalvoc上預訓練的Xception模型進行語義切分。基于xception模型的語義分割在pascalvoc上進行預處理。
用于執行語義分段的類是從pixellib導入的，我們建立了該類的一個執行個體。
我們調用函數來加載在pascal voc上訓練的xception模型。可以從這裡下載下傳xception模型。
這是對圖像執行分割的代碼行，分割是在pascalvoc的顔色格式中完成的。這個函數有兩個參數:
path_to_image:要設定的映像的路徑。
path_to_output_image:儲存輸出圖像的路徑。映像将儲存在目前工作目錄中。
import pixellib
from pixellib.semantic import semantic_segmentation
segment_image = semantic_segmentation()
segment_image.load_pascalvoc_model("deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5")
segment_image.segmentAsPascalvoc("path_to_image", output_image_name = "path_to_output_image")