Python快速实现一键抠图

简介

使用百度深度学习框架paddlepaddle对人像图片进行自动化抠图

安装

根据PaddlePaddle官网命令安装

如

pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple


初试

1.jpg

2.jpg

3.jpg

4.jpg

5.jpg

import paddlehub as hub
from pathlib import Path
paths &＃61; [str(i) for i in Path(&＃39;.&＃39;).glob(&＃39;*.jpg&＃39;)] # 当前路径下所有.jpg文件
human_seg &＃61; hub.Module(name&＃61;&＃39;deeplabv3p_xception65_humanseg&＃39;)
results &＃61; human_seg.segmentation(paths&＃61;paths, visualization&＃61;True, output_dir&＃61;&＃39;output&＃39;)
# results &＃61; human_seg.segmentation(paths&＃61;paths, use_gpu&＃61;True, visualization&＃61;True, output_dir&＃61;&＃39;output&＃39;) # 使用GPU
print(results)


代码会自动下载图像分割模型deeplabv3p_xception65_humanseg到C:\Users\Administrator\.paddlehub\modules

效果

详解

人像分割API

def segmentation(images&＃61;None,
paths&＃61;None,
batch_size&＃61;1,
use_gpu&＃61;False,
visualization&＃61;False,
output_dir&＃61;&＃39;humanseg_output&＃39;)


参数

• images(list[numpy.ndarray])&＃xff1a;图片数据&＃xff0c;BGR格式
• paths(list[str])&＃xff1a;图片路径
• batch_size(int)&＃xff1a;批量处理数量
• use_gpu(bool)&＃xff1a;是否使用 GPU
• visualization(bool)&＃xff1a;是否将识别结果保存为图片
• output_dir(str)&＃xff1a;图片保存路径

遇到的坑

1. 报错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[&＃39;CUDA_VISIBLE_DEVICES&＃39;] &＃61; &＃39;0&＃39;


或

set CUDA_VISIBLE_DEVICES&＃61;0


参考文献

1. 一款Python实用神器&＃xff0c;5 行 Python 代码 实现一键批量扣图