pixellib库的简介
pixellib是一个库执行图像分割。它支持两种主要类型的图像分割:语义分割和实例分割，只需几行代码就可以实现语义分段和实例分段。特的特点如下：
高质量反色矢量/光栅图形
多像素格式:RGB, BGR, ARGB, ABGR, RGBA, BGRA 8 / 15 / 16 / 24 / 32深度
重量轻100% C实现
MMX / SSE2图形优化
官网：
https://github.com/ayoolaolafenwa/PixelLib案例：
https://github.com/skywind3000/pixellibwhl文件：
https://github.com/ayoolaolafenwa/PixelLib/releases/tag/0.1.01、基础案例
pixellib库的安装
pip install pixellib
pixellib库的经典案例
1、使用pixellib进行语义分割
pixellib使用Deeplabv3+框架实现，实现语义分割。采用在pascalvoc上预训练的Xception模型进行语义切分。基于xception模型的语义分割在pascalvoc上进行预处理。
用于执行语义分段的类是从pixellib导入的，我们创建了该类的一个实例。
我们调用函数来加载在pascal voc上训练的xception模型。可以从这里下载xception模型。
这是对图像执行分割的代码行，分割是在pascalvoc的颜色格式中完成的。这个函数有两个参数:
path_to_image:要设置的映像的路径。
path_to_output_image:保存输出图像的路径。映像将保存在当前工作目录中。
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")