最近参加超越杯发生了一段小插曲，主办方要求提交白底的团队介绍VCR，然而之前没有注意到这点，就找了个风景优美的地方拍摄，直到截止前才发现大事不妙。
此时自然而然地就想到抠图了！然而这次的视频背景花里胡哨。
我询问了各路图像大佬，得到的回复往往是几个paper标题，或者几个不明觉厉的词汇，至于直接能拿来用解决燃眉之急的，实在没有。。。
于是我决定从问题本质出发，视频抠图最直接的思路不外乎三步走：
1.从视频转换为一帧帧的图像
2.将每帧图像分别进行人像分离
3.将处理后的每帧图像合并回新视频
其中13两步显然是没有难度的，只要找到对应的视频、图像库。
第2步就是难点、瓶颈所在了。
市面上的人像分割api众多，例如百度的aip、旷视的Face++、国外火爆的remove.bg。
我还是选择了网络稳定，每日允许调用50000次的百度aip，倘若每秒25帧，意味着可以每日处理长度为33.33分钟的视频！![]()
当然如果有离线版api(可以推荐我一下)或者自己训练好的神经网络，肯定是更佳的选择。
下面开始写代码啦
首先是视频转图片部分
import cv2
vc = cv2.VideoCapture("TestVideo.mp4")
c = 1
if vc.isOpened():
rval, frame = vc.read()
else:
rval = False
while rval:
rval, frame = vc.read()
cv2.imwrite(&＃39;imgs\\&＃39; + str(c) + &＃39;.jpg&＃39;, frame) # 需要先存在这个文件夹
c = c + 1
cv2.waitKey(1)
vc.release()
经过这一步转换，我们约2分钟的测试视频被神奇地转为![]()
这1819张独立的图片![]()
需要一定地存储空间哦~
接下来，关键的一步到了！对每张图片进行抠图处理。
import cv2
import base64
import numpy as np
from aip import AipBodyAnalysis
def do_split_figure(i, color_new = [255, 255, 255]):
imgfile = &＃39;imgs\\&＃39; + str(i) + &＃39;.jpg&＃39;
ori_img = cv2.imread(imgfile)
height, width, _ = ori_img.shape
with open(imgfile, &＃39;rb&＃39;) as fp:
img_info = fp.read()
seg_res = client.bodySeg(img_info)
labelmap = base64.b64decode(seg_res[&＃39;labelmap&＃39;])
nparr = np.fromstring(labelmap, np.uint8)
labelimg = cv2.imdecode(nparr, 1) # 不是0 0 0就是1 1 1的抠图结果矩阵
labelimg = cv2.resize(labelimg, (width, height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
all_One= np.where(labelimg > -1, 1, labelimg)
#mask_img = np.where(labelimg == 1, 255, labelimg) # 如果是人的区域rgb都弄成255，否则都是0显示黑色
# maskfile = imgfile.replace(&＃39;.jpg&＃39;, &＃39;_mask.png&＃39;)
# cv2.imwrite(maskfile, mask_img)
labelimg = cv2.blur(labelimg, (9, 9))
sum = labelimg * ori_img + (all_one - labelimg)*color_new
res_imgfile = &＃39;imgsres\\&＃39; + str(i) + &＃39;.jpg&＃39;
result = cv2.resize(sum, None, fx=1, fy=1, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
cv2.imwrite(res_imgfile, result)
print(imgfile, &＃39;Done.&＃39;)
pass
# 在百度云中申请，每天各接口有 50000 次调用限制.
APP_ID = &＃39;****&＃39;
API_KEY = &＃39;****&＃39;
SECRET_KEY = &＃39;****&＃39; # &＃39;****&＃39; 这个key不能给别人看
client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
num_img = 1820 # 这个先手动写吧
i_start = 1 # 262
for i in range(num_img):
if i >= i_start - 1:
while True:
bfinish = True
try:
do_split_figure(i + 1)
except:
bfinish = False
if bfinish:
break
只需要调整numimg值为图片总数，就能自动进行抠图啦！
可以在调用do_split_figure函数时指定结果图片的背景色，默认是白底。
如果想看抠图的mask结果，可以将保存mask_img相关的几行代码取消注释。![]()
人像分割得到的mask
值得注意的是，在得到0/1结果矩阵后，需要进行边缘羽化处理，这里我用了简单的cv2.blur，大家如果有更好的方法可以告诉我。
然后就是
sum = labelimg * ori_img + (all_one - labelimg)*color_new
以blur之后的矩阵为比例，将前景色和背景色填上去啦！
最后，激动人心的时刻到了！只需要再将这些图片转回视频就行了。
import cv2
from cv2 import VideoWriter, VideoWriter_fourcc, imread, resize
import os
img_root = "imgsres\\"
# Edit each frame&＃39;s appearing time!
fps = 25
fourcc = VideoWriter_fourcc(*"MJPG")
# 分辨率自己看着写
videoWriter = cv2.VideoWriter("TestVideoRes.avi", fourcc, fps, (1920, 1080))
im_names = os.listdir(img_root)
for im_name in range(len(im_names)):
frame = cv2.imread(img_root + str(im_name+1) + &＃39;.jpg&＃39;)
print(im_name)
videoWriter.write(frame)
videoWriter.release()
我们来看一下效果吧。。。
![]()
https://www.zhihu.com/video/1103039471712329728
不能说有多棒，但思路就是这样的，如果要改进可以从选择更好的人像分割API或者使用本地训练好的神经网络入手。
视频帧之间也是有联系的，如果追求更好的效果也应该考虑进去，不过就比较专业了。
京公网安备 11010802041100号