Python快速實(shí)現(xiàn)一鍵摳圖功能的全過(guò)程
簡(jiǎn)介
使用百度深度學(xué)習(xí)框架paddlepaddle對(duì)人像圖片進(jìn)行自動(dòng)化摳圖
安裝
根據(jù)PaddlePaddle官網(wǎng)命令安裝
如
pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
初試
1.jpg
2.jpg
3.jpg
4.jpg
5.jpg
import paddlehub as hub
from pathlib import Path
paths = [str(i) for i in Path('.').glob('*.jpg')] # 當(dāng)前路徑下所有.jpg文件
human_seg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg')
results = human_seg.segmentation(paths=paths, visualization=True, output_dir='output')
# results = human_seg.segmentation(paths=paths, use_gpu=True, visualization=True, output_dir='output') # 使用GPU
print(results)
代碼會(huì)自動(dòng)下載圖像分割模型deeplabv3p_xception65_humanseg到C:\Users\Administrator\.paddlehub\modules
效果
| 文件名 | 原圖 | 效果 |
|---|---|---|
| 1.jpg | |
 |
| 2.jpg | |
 |
| 3.jpg | |
 |
| 4.jpg | |
 |
| 5.jpg | |
 |
詳解
人像分割A(yù)PI
def segmentation(images=None,
paths=None,
batch_size=1,
use_gpu=False,
visualization=False,
output_dir='humanseg_output')
參數(shù)
- images(list[numpy.ndarray])：圖片數(shù)據(jù)，BGR格式
- paths(list[str])：圖片路徑
- batch_size(int)：批量處理數(shù)量
- use_gpu(bool)：是否使用 GPU
- visualization(bool)：是否將識(shí)別結(jié)果保存為圖片
- output_dir(str)：圖片保存路徑
遇到的坑
1. 報(bào)錯(cuò)RuntimeError: Environment Variable CUDA_VISIBLE_DEVICES is not set correctly. If you wanna use gpu, please set CUDA_VISIBLE_DEVICES as cuda_device_id.
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
或
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
參考文獻(xiàn)
一款Python實(shí)用神器，5 行 Python 代碼 實(shí)現(xiàn)一鍵批量扣圖
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python快速實(shí)現(xiàn)一鍵摳圖功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python一鍵摳圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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