如何使用五行Python代码轻松实现批量抠图

目录

• 前言
• 准备工作
• 代码实现
• 补充：可能遇到的坑
• 总结

前言

你是否曾经想将某张照片中的人物抠出来，然后拼接到其他图片上去，从而可以即使你在天涯海角，我也可以到此一游？

专业点的人使用 PhotoShop 的“魔棒”工具可以抠图，非专业人士可以使用各种美图 APP 来实现，但是他们毕竟处理能力有限，一次只能处理一张图片，而且比较复杂的图像可能耗时较久。

今天我来向大家展示第三种途径——用 Python 一键批量抠图。

准备工作

既然要装逼，准备工作是少不了的。所谓“站在巨人的肩膀上，做事事半功倍”，我们这里的“巨人”就是 paddlepaddle 了，中文名称叫“飞桨”，那么这个 paddlepaddle 是什么呢？

它是“源于产业实践的开源深度学习平台，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单”，直白点就是我帮你实现了深度学习底层框架，你只要有创意就可以在我平台上运用少量简单代码轻松实现。它的官网是 https://www.paddlepaddle.org.cn/ 。

它的安装也比较简单，官网首页就有安装指引，我们这里根据官网的安装指引，使用 pip 方式来安装 CPU 版本。

我们首先执行语句：

python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装成功后，我们在 python 环境中测试一下是否安装成功（这个也是按照官网指引来做），我们切换到 python 环境，运行如下代码：

Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 26 2018, 23:26:24)
[Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import paddle.fluid
>>> paddle.fluid.install_check.run_check()
Running Verify Paddle Program ...
Your Paddle works well on SINGLE GPU or CPU.
I0506 21:47:48.657404 2923565952 parallel_executor.cc:440] The Program will be executed on CPU using ParallelExecutor, 2 cards are used, so 2 programs are executed in parallel.
W0506 21:47:48.658407 2923565952 fuse_all_reduce_op_pass.cc:74] Find all_reduce operators: 2. To make the speed faster, some all_reduce ops are fused during training, after fusion, the number of all_reduce ops is 1.
I0506 21:47:48.658516 2923565952 build_strategy.cc:365] SeqOnlyAllReduceOps:0, num_trainers:1
I0506 21:47:48.659137 2923565952 parallel_executor.cc:307] Inplace strategy is enabled, when build_strategy.enable_inplace = True
I0506 21:47:48.659595 2923565952 parallel_executor.cc:375] Garbage collection strategy is enabled, when FLAGS_eager_delete_tensor_gb = 0
Your Paddle works well on MUTIPLE GPU or CPU.
Your Paddle is installed successfully! Let's start deep Learning with Paddle now
>>> 

看到 Your Paddle is installed successfully 就表示安装成功了。

我们接下来需要使用的是这个平台的 paddlehub 工具，所以我们还需要安装 paddlehub ：

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

安装完成后，我们就可以开始运用了。

代码实现

我们的实现步骤很简单：导入模块 -> 加载模型 -> 获取图片文件 -> 调用模块抠图。

下面我们看代码实现：

import os, paddlehub as hub
huseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg') # 加载模型
path = './imgs/' # 文件目录
files = [path + i for i in os.listdir(path)] # 获取文件列表
results = huseg.segmentation(data={'image': files}) # 抠图

我将图片放在代码文件夹的同级目录 imgs 文件夹下，运行代码后，输出的抠图图片会自动放在代码同级目录的 humanseg_output 目录下，文件名称跟原图片的名称相同，但是文件格式是 png 。

我在 imgs 目录下放了5张图片，为了便于展示，我将他们放在一起截图：

原图片

运行程序后，在 humanseg_output 目录下生成了5张图片，同样的，我将他们放在一起截图：

抠图图片

我们可以看到程序将每张图片中的人物（可以是一个，也可以是多个）识别出来，并且抠出来成图，背景是白色。虽然有些细节处还有些许瑕疵，但是看起来还算不错。

补充：可能遇到的坑

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 os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

或

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

总结

本文基于 paddlepaddle 平台，使用简单的五行代码实现了批量抠图，不仅解放了好多人的双手和双眼，而且为某些程序猿/程序媛的装逼工具箱提供了一件宝器。下次如果碰到某个女生或者闺蜜在为抠图发愁，别忘了掏出神器，赢得芳心哦！

到此这篇关于如何使用五行Python代码轻松实现批量抠图的文章就介绍到这了,更多相关Python批量抠图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！