python实现Alpha通道抠图的原理 python人工智能抠图

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charlesc 2024-03-12 15:59:31

文章标签 代码抠图抠图 paddle python 文章分类 Python 后端开发

抠图前 vs Python自动抠图后

在日常的工作和生活中，我们经常会遇到需要抠图的场景，即便是只有一张图片需要抠，也会抠得我们不耐烦，倘若遇到许多张图片需要抠，那就……

python实现Alpha通道抠图的原理 python人工智能抠图_抠图_03

但你有没想过，Python也能成为这样的一种工具：在只有一张图片，需要细致地抠出人物的情况下，能帮你减少抠图步骤；在有多张图片需要抠的情况下，能直接帮你输出这些人物的基本轮廓，虽然不够细致，但也够用了。

DeepLabv3+ 是谷歌 DeepLab语义分割系列网络的最新作，这个模型可以用于人像分割，支持任意大小的图片输入。如果我们自己来实现这个模型，那可能会非常麻烦，但是幸运的是，百度的paddle hub已经帮我们实现了，我们仅需要加载模型对图像进行分割即可。

1.准备

为了实现这个实验，Python是必不可少的，另外我们需要安装百度的 paddlepaddle，进入他们的官方网站就有详细的指引：

https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick

python实现Alpha通道抠图的原理 python人工智能抠图_paddle_04

根据你自己的情况选择这些选项，最后一个CUDA版本，由于本实验不需要训练数据，也不需要太大的计算量，所以直接选择CPU版本即可。选择完毕，下方会出现安装指引，不得不说，Paddlepaddle这些方面做的还是比较贴心的。

python实现Alpha通道抠图的原理 python人工智能抠图_paddle_05

要注意，如果你的 python3 环境变量里的程序名称是 python，记得将 python3 xxx 语句改为python xxx 如下进行安装：

python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

2.编写代码

整个步骤分为三步：

1.加载模型2.指定待抠图的图片目录
3.抠图

import osimport sysimport paddlehub as hub # 1.加载模型humanseg = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg") # 2.指定待抠图图片目录path = './source/'files = []dirs = os.listdir(path)for diretion in dirs:    files.append(path + diretion) # 3.抠图results = humanseg.segmentation(data={"image": files}) for result in results:    print(result['origin'])    print(result['processed'])

总共不到20行代码。抠图完毕后会在本地文件夹下产生一个叫做 humanseg_output 的文件夹。这里面存放的是已经抠图成功的图片。