Python實現一鍵摳圖的示例代碼
需求來源
好友 A:橡皮擦,可否提供網頁,上傳帶人像的圖片,然後可以直接摳圖,最好直接生成 PNG 圖片下載。 橡皮擦:每天需要調用多少次? 好友 A:大概 100 次吧。 橡皮擦:妥瞭,給你寫個免費的吧。
本案例的實戰需求是對圖片進行摳圖,每日請求量為 100,來源依舊是好友求助,既然日請求量不大,那某智能雲的人像分隔接口就可以使用瞭,申請之後,其贈送瞭 10000 次,每秒限制 2 次請求,足夠使用。
實現方法
從官方下載 Python API SDK 之後,得到下圖所示目錄:
然後進入該目錄執行下述命令安裝 SDK
python setup.py build python setup.py install
安裝成功之後就可以通過 pip list
查看相關數據。
接下來需要創建一個 AipBodyAnalysis
,該對象是後續處理人像分析的核心對象。
新建 show_people.py
文件,輸入如下代碼:
from aip import AipBodyAnalysis """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
其中 App ID
,Api Key
,Secret Key
都需要提前在平臺方申請使用。
接下來就可以使用人像分隔主體函數瞭,代碼如下:
client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) """ 讀取圖片 """ def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() image = get_file_content('./demo.png') """ 調用人像分割 """ ret = client.bodySeg(image) print(ret)
代碼用到的測試圖為:
運行後提示 ModuleNotFoundError: No module named 'chardet'
,使用 pip install chardet
安裝缺少模塊。
上述 client.bodySeg(image)
函數的參數如下所示:
image
:圖像數據,base64 編碼,要求 base64 編碼後大小不超過 4M,最短邊至少 15px,最長邊最大 4096px,支持 jpg/png/bmp 格式;
type
:可以通過設置 type 參數,自主設置返回哪些結果圖,避免造成帶寬的浪費
可選值說明:
- labelmap – 二值圖像,需二次處理方能查看分割效果
- scoremap – 人像前景灰度圖
- foreground – 人像前景摳圖,透明背景
type 參數值可以是可選值的組合,用逗號分隔;如果無此參數默認輸出全部 3 類結果圖
基於上述配置,在方法調用時添加參數,獲取人像前景摳圖。
""" 如果有可選參數 """ options = {} options["type"] = "foreground" """ 帶參數調用人像分割 """ ret = client.bodySeg(image, options) print(ret)
返回參數列表如下所示:
labelmap
:分割結果圖片,base64 編碼之後的二值圖像,需二次處理方能查看分割效果scoremap
:分割後人像前景的 scoremap,歸一到 0-255,不用進行二次處理,直接解碼保存圖片即可。Base64 編碼後的灰度圖文件,圖片中每個像素點的灰度值 = 置信度 * 255,置信度為原圖對應像素點位於人體輪廓內的置信度,取值范圍[0, 1]foreground
:分割後的人像前景摳圖,透明背景,Base64 編碼後的 png 格式圖片,不用進行二次處理,直接解碼保存圖片即可。將置信度大於 0.5 的像素摳出來,並通過 image matting 技術消除鋸齒person_num
:檢測到的人體框數目person_info
:人體框信息
此時輸出 person_num
就可以獲得人像數量,測試代碼如下所示。
ret = client.bodySeg(image, options) print(ret["person_num"]) # 輸出 1
接下來直接保存前景摳圖,導入 base64 模塊,直接解碼保存即可。
""" 帶參數調用人像分割 """ ret = client.bodySeg(image, options) data = ret["foreground"] data = base64.b64decode(data) # 生成圖片 with open("./fore.png",'wb') as f: f.write(data)
最後在使用一張復雜些的圖片進行測試,背景去除的非常幹凈。
到此這篇關於Python實現一鍵摳圖的示例代碼的文章就介紹到這瞭,更多相關Python摳圖內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
推薦閱讀:
- python調用百度AI接口實現人流量統計
- Python實現人臉識別的詳細圖文教程
- python 使用百度AI接口進行人臉對比的步驟
- Python OpenCV實現人物動漫化效果
- Python實現老照片修復之上色小技巧