Python实现一键抠图功能的全过程

本篇内容主要讲解“Python实现一键抠图功能的全过程”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python实现一键抠图功能的全过程”吧!

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

如

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

初试

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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
1.jpg
2.jpg
3.jpg
4.jpg
5.jpg

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.

import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

或

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

到此，相信大家对“Python实现一键抠图功能的全过程”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！