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摳圖前 vs Python自動(dòng)摳圖后
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在日常的工作和生活中，我們經(jīng)常會(huì)遇到需要摳圖的場(chǎng)景，即便是只有一張圖片需要摳，也會(huì)摳得我們不耐煩，倘若遇到許多張圖片需要摳，這時(shí)候你的表情應(yīng)該會(huì)很有趣。
Python能夠成為這樣的一種工具：在只有一張圖片，需要細(xì)致地?fù)赋鋈宋锏那闆r下，能幫你減少摳圖步驟;在有多張圖片需要摳的情況下，能直接幫你輸出這些人物的基本輪廓，雖然不夠細(xì)致，但也夠用了。
DeepLabv3+ 是谷歌 DeepLab語(yǔ)義分割系列網(wǎng)絡(luò)的最新作 ，這個(gè)模型可以用于人像分割，支持任意大小的圖片輸入。如果我們自己來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)模型，那可能會(huì)非常麻煩，但是幸運(yùn)的是，百度的paddle hub已經(jīng)幫我們實(shí)現(xiàn)了，我們僅需要加載模型對(duì)圖像進(jìn)行分割即可。
1.準(zhǔn)備
為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)實(shí)驗(yàn)，Python是必不可少的，如果你還沒(méi)有安裝Python，可以關(guān)注文末的微信公眾號(hào)獲取下載安裝指南
然后，我們需要安裝baidu的paddlepaddle, 官方網(wǎng)站就有詳細(xì)的指引：
- https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick
根據(jù)你自己的情況選擇這些選項(xiàng)，最后一個(gè)CUDA版本，由于本實(shí)驗(yàn)不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也不需要太大的計(jì)算量，所以直接選擇CPU版本即可。選擇完畢，下方會(huì)出現(xiàn)安裝指引，不得不說(shuō)，Paddlepaddle這些方面做的還是比較貼心的(小聲bb：就是名字起的不好)。
要注意，如果你的Python3環(huán)境變量里的程序名稱是Python，記得將語(yǔ)句改為Python xxx，如下進(jìn)行安裝：
- python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
還需要安裝paddlehub：
- pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub
2.編寫(xiě)代碼
整個(gè)步驟分為三步：
- 加載模型
- 指定待摳圖的圖片目錄
- 摳圖
- import os
- import sys
- import paddlehub as hub
- # 1.加載模型
- humanseg = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg")
- # 2.指定待摳圖圖片目錄
- path = './source/'
- files = []
- dirs = os.listdir(path)
- for diretion in dirs:
- files.append(path + diretion)
- # 3.摳圖
- results = humanseg.segmentation(data={"image": files})
- for result in results:
- print(result['origin'])
- print(result['processed'])
不多不少一共20行代碼。摳圖完畢后會(huì)在本地文件夾下產(chǎn)生一個(gè)叫做humanseg_output的文件夾。這里面存放的是已經(jīng)摳圖成功的圖片。
3.結(jié)果分析
不得不承認(rèn)，谷歌的算法就素厲害啊。只要背景好一點(diǎn)，摳出來(lái)的細(xì)節(jié)都和手動(dòng)摳的細(xì)節(jié)不相上下，甚至優(yōu)于人工手段。
不過(guò)在背景和人的顏色不相上下的情況下，會(huì)產(chǎn)生一些問(wèn)題，比如下面這個(gè)結(jié)果：
背后那個(gè)大叔完全被忽略掉了(求大叔的內(nèi)心陰影面積)。盡管如此，這個(gè)模型是我迄今為止見(jiàn)過(guò)的最強(qiáng)摳圖模型，沒(méi)有之一。
網(wǎng)站標(biāo)題：比PS還好用！Python20行代碼批量摳圖
鏈接地址：http://m.5511xx.com/article/cdgeipc.html
