如何通过Python调用接口实现抠图并改底色

这篇文章主要介绍了如何通过Python调用接口实现抠图并改底色的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇如何通过Python调用接口实现抠图并改底色文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

一、注册百度AI账号，创建人像分割应用

• 百度人像分割主页：按步骤注册，登录，实名认证即可。

• 在控制台主页找到人体分析

创建应用

里面的需要填写的内容可以随便写，新用户要去领取免费资源，不然使用不了。

创建完成在应用列表记录 API Key、Secret Key的值 ，稍后要用。

至此，注册账号和创建应用的任务就完成了。

二、代码实现

1.引入库

import osimport requestsimport base64import cv2import numpy as npfrom PIL import Imagefrom pathlib import Pathpath = os.getcwd()paths = list(Path(path).glob('*'))

2.获取Access Token

def get_access_token():    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'    data = {        'grant_type': 'client_credentials',  # 固定值        'client_id': '替换成你的API Key',  # 在开放平台注册后所建应用的API Key        'client_secret': '替换成你的Secret Key'  # 所建应用的Secret Key    }    res = requests.post(url, data=data)    res = res.json()    access_token = res['access_token']    return access_token

核心代码

def removebg():    try:        request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg"        # 二进制方式打开图片文件        f = open(name, 'rb')        img = base64.b64encode(f.read())        params = {"image":img}        access_token = get_access_token()        request_url = request_url + "?access_token=" + access_token        headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}        response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)        if response:            res = response.json()["foreground"]            png_name=name.split('.')[0]+".png"            with open(png_name,"wb") as f:                data = base64.b64decode(res)                f.write(data)            fullwhite(png_name) #png图片底色填充，视情况舍去            png_jpg(png_name) #png格式转jpg,视情况舍去            os.remove(png_name) #删除原png图片，视情况舍去            print(name+"\t处理成功！")    except Exception as e:        pass

4.图片底色填充

def fullwhite(png_name):    im = Image.open(png_name)    x,y = im.size    try:        p = Image.new('RGBA', im.size, (255,255,255))        # 使用白色来填充背景,视情况更改        p.paste(im, (0, 0, x, y), im)        p.save(png_name)    except:        pass

5.图片压缩

#compress_rate：数值越小照片越模糊def resize(compress_rate = 0.5):    im = Image.open(name)    w, h = im.size    im_resize = im.resize((int(w*compress_rate), int(h*compress_rate)))    resize_w, resieze_h = im_resize.size    #quality 代表图片质量，值越低越模糊    im_resize.save(name)    im.close()

6.获取图图片大小

def get_size():    size = os.path.getsize(name)    return size / 1024

7.png格式转jpg

def png_jpg(png_name):    im = Image.open(png_name)    bg=Image.new('RGB',im.size,(255,255,255))    bg.paste(im)    jpg_name = png_name.split('.')[0]+".jpg"    #quality 代表图片质量，值越低越模糊    bg.save(jpg_name,quality=70)    im.close()

8.主函数

if __name__ == '__main__':    for i in paths:        name = os.path.basename(i.name)        if(name==os.path.basename(__file__)):            continue        size = get_size()        ##照片压缩        while size >=900:            size = get_size()            resize()           removebg()        print(" ")

9.完整代码

#人像分割import osimport requestsimport base64import cv2import numpy as npfrom PIL import Imagefrom pathlib import Pathpath = os.getcwd()paths = list(Path(path).glob('*'))def get_access_token():    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'    data = {        'grant_type': 'client_credentials',  # 固定值        'client_id': '替换成你的API Key',  # 在开放平台注册后所建应用的API Key        'client_secret': '替换成你的Secret Key'  # 所建应用的Secret Key    }    res = requests.post(url, data=data)    res = res.json()    access_token = res['access_token']    return access_tokendef png_jpg(png_name):    im = Image.open(png_name)    bg=Image.new('RGB',im.size,(255,255,255))    bg.paste(im)    jpg_name = png_name.split('.')[0]+".jpg"    #quality 代表图片质量，值越低越模糊    bg.save(jpg_name,quality=70)    im.close()#compress_rate：数值越小照片越模糊def resize(compress_rate = 0.5):    im = Image.open(name)    w, h = im.size    im_resize = im.resize((int(w*compress_rate), int(h*compress_rate)))    resize_w, resieze_h = im_resize.size    #quality 代表图片质量，值越低越模糊    im_resize.save(name)    im.close()    def get_size():    size = os.path.getsize(name)    return size / 1024    def fullwhite(png_name):    im = Image.open(png_name)    x,y = im.size    try:        # 使用白色来填充背景        # (alpha band as paste mask).        p = Image.new('RGBA', im.size, (255,255,255))        p.paste(im, (0, 0, x, y), im)        p.save(png_name)    except:        passdef removebg():    try:        request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg"        # 二进制方式打开图片文件        f = open(name, 'rb')        img = base64.b64encode(f.read())        params = {"image":img}        access_token = get_access_token()        request_url = request_url + "?access_token=" + access_token        headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}        response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)        if response:            res = response.json()["foreground"]            png_name=name.split('.')[0]+".png"            with open(png_name,"wb") as f:                data = base64.b64decode(res)                f.write(data)            fullwhite(png_name)            png_jpg(png_name)            os.remove(png_name)            print(name+"\t处理成功！")    except Exception as e:        passif __name__ == '__main__':    for i in paths:        name = os.path.basename(i.name)        if(name==os.path.basename(__file__)):            continue        size = get_size()        ##照片压缩        while size >=900:            size = get_size()            resize()           removebg()        print(" ")

[重要]使用前注意事项

1. 该程序会覆盖原文件，使用前请备份文件，以免造成数据丢失
2. 将程序复制到和待处理的照片同目录下，双击程序即可运行

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