python一键抠图,Python抠图
在我们的日常工作和生活中，经常会遇到需要剪辑的场景。哪怕只有一张图需要剪辑，也会让我们不耐烦。本文给大家分享一个可以通过批量抠图实现的20行代码，有需要的可以参考一下。
00-1010前言1。准备2。编写代码3。结果分析
目录
抠图前与自动抠图后的Python
在日常工作生活中，我们经常会遇到需要采摘的场景。哪怕只需要挑一张图，都会让我们不耐烦。如果遇到很多需要挑的图，这个时候你的表情应该是很有趣的。
Python可以是这样一个工具：当只有一张图片，需要小心翼翼地裁剪人的时候，它可以帮你减少裁剪图片的步骤；在有很多图片可以挖掘的情况下，它可以直接帮你输出这些人物的基本轮廓。虽然不够详细，但也足够了。
Deebv3是Google的DeepLabv3语义分割网络系列的最新作品。该模型可用于人像分割，支持任意大小的图像输入。如果我们自己实现这个模型，可能会很麻烦，不过好在百度的paddle hub已经帮我们实现了。我们只需要加载模型来分割图像。
前言
为了实现这个实验，Python是必不可少的。如果你还没有安装Python，推荐阅读我们的文章哦：超详细的Python安装指南。
然后，需要安装百度的paddlepaddle，进入他们官网有详细的说明。
根据自己的情况选择这些选项，上一个CUDA版本。由于这个实验不需要训练数据和太多的计算，直接选择CPU版本即可。选择后，安装指南将出现在下面。不得不说Paddlepaddle在这些方面做了一些有思想的事情(就是名字起的不好)。
请注意，如果Python3环境变量中的程序名是Python，请记住将python3 xxx语句更改为Python xxx，并按如下方式安装：
python -m pip安装paddle paddle-I https://mirror.baidu.com/pypi/simple
1.准备
整个步骤分为三步：
1.加载模型
2.指定要遮罩的图片目录。
第三步：铺垫
导入操作系统
导入系统
将paddlehub作为中心导入
# 1.加载模型
humanseg=hub。模块(name= deeplabv3p _ xception 65 _ human seg )
# 2.指定要遮罩的图像的目录。
路径=。/source/
文件=[]
dirs=os.listdir(路径)
有关dirs:中的说明
files.append(路径方向)
# 3.席子
results=human seg . segmentation(data={ image : files })
为了产生结果：
打印(结果[原点])
打印(结果[已处理])
不多不少，总共20行代码。抠图后，本地文件夹下会生成一个名为humanseg_output的文件夹。下面是已经matted成功的图片。
获取物料地址
2.编写代码
不得不承认，谷歌的算法很厉害。只要背景好一点，挖出来的细节堪比人工挖出来的，甚至比人工手段挖出来的还要好。
但是，当背景和人的颜色有可比性时，就会出现一些问题，比如下面这个结果：
后面的大叔完全忽略(求大叔内心阴影面积)。尽管如此，这个模型是我见过最强的抠图模型，没有之一。
这就是这篇关于Python的批处理抠图函数的20行代码。更多相关Python批处理抠图内容，请搜索热门IT软件开发工作室以前的文章，或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。