Python用20行代碼實現(xiàn)批量摳圖功能
前言
摳圖前 vs Python自動摳圖后
在日常的工作和生活中,我們經(jīng)常會遇到需要摳圖的場景,即便是只有一張圖片需要摳,也會摳得我們不耐煩,倘若遇到許多張圖片需要摳,這時候你的表情應(yīng)該會很有趣。
Python能夠成為這樣的一種工具:在只有一張圖片,需要細(xì)致地?fù)赋鋈宋锏那闆r下,能幫你減少摳圖步驟;在有多張圖片需要摳的情況下,能直接幫你輸出這些人物的基本輪廓,雖然不夠細(xì)致,但也夠用了。
DeepLabv3+ 是谷歌 DeepLab語義分割系列網(wǎng)絡(luò)的最新作 ,這個模型可以用于人像分割,支持任意大小的圖片輸入。如果我們自己來實現(xiàn)這個模型,那可能會非常麻煩,但是幸運的是,百度的paddle hub已經(jīng)幫我們實現(xiàn)了,我們僅需要加載模型對圖像進(jìn)行分割即可。
1.準(zhǔn)備
為了實現(xiàn)這個實驗,Python是必不可少的,如果你還沒有安裝Python,建議閱讀我們的這篇文章哦:超詳細(xì)Python安裝指南。
然后,我們需要安裝百度的paddlepaddle, 進(jìn)入他們的官方網(wǎng)站就有詳細(xì)的指引
根據(jù)你自己的情況選擇這些選項,最后一個CUDA版本,由于本實驗不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù),也不需要太大的計算量,所以直接選擇CPU版本即可。選擇完畢,下方會出現(xiàn)安裝指引,不得不說,Paddlepaddle這些方面做的還是比較貼心的(就是名字起的不好)。
要注意,如果你的Python3環(huán)境變量里的程序名稱是Python,記得將python3 xxx 語句改為Python xxx 如下進(jìn)行安裝:
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
2.編寫代碼
整個步驟分為三步:
1.加載模型
2.指定待摳圖的圖片目錄
3.摳圖
import os import sys import paddlehub as hub # 1.加載模型 humanseg = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg") # 2.指定待摳圖圖片目錄 path = './source/' files = [] dirs = os.listdir(path) for diretion in dirs: files.append(path + diretion) # 3.摳圖 results = humanseg.segmentation(data={"image": files}) for result in results: print(result['origin']) print(result['processed'])
不多不少一共20行代碼。摳圖完畢后會在本地文件夾下產(chǎn)生一個叫做humanseg_output的文件夾。這里面存放的是已經(jīng)摳圖成功的圖片。
3.結(jié)果分析
不得不承認(rèn),谷歌的算法就素厲害啊。只要背景好一點,摳出來的細(xì)節(jié)都和手動摳的細(xì)節(jié)不相上下,甚至優(yōu)于人工手段。
不過在背景和人的顏色不相上下的情況下,會產(chǎn)生一些問題,比如下面這個結(jié)果:
背后那個大叔完全被忽略掉了(求大叔的內(nèi)心陰影面積)。盡管如此,這個模型是我迄今為止見過的最強(qiáng)摳圖模型,沒有之一。
到此這篇關(guān)于Python用20行代碼實現(xiàn)批量摳圖功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python批量摳圖內(nèi)容請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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