Python快速实现一键抠图功能的全过程 Python快速实现一键抠图功能的

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

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如

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

初试 1.jpg

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【Python快速实现一键抠图功能的全过程】3.jpg

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import paddlehub as hubfrom pathlib import Pathpaths = [str(i) for i in Path('.').glob('*.jpg')]# 当前路径下所有.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GPUprint(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

文件名	原图	效果
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详解人像分割API

def segmentation(images=None,paths=None,batch_size=1,use_gpu=False,visualization=False,output_dir='humanseg_output')

参数

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