python 几行代码实现一键抠图,收费应用 byebye-星辰平台

梦想橡皮擦 发表于 2022/08/31 15:13:55 2022/08/31
【摘要】 ⛳️ 需求来源好友 a:橡皮擦,可否提供网页,上传带人像的图片,然后可以直接抠图,最好直接生成 png 图片下载。橡皮擦:每天需要调用多少次?好友 a:大概 100 次吧。橡皮擦:妥了,给你写个免费的吧。本案例的实战需求是对图片进行抠图,每日请求量为 100,来源依旧是好友求助,既然日请求量不大,那某智能云的人像分隔接口就可以使用了,申请之后,其赠送了 10000 次,每秒限制 2 次请求...

⛳️ 需求来源

好友 a:橡皮擦,可否提供网页,上传带人像的图片,然后可以直接抠图,最好直接生成 png 图片下载。
橡皮擦:每天需要调用多少次?
好友 a:大概 100 次吧。
橡皮擦:妥了,给你写个免费的吧。

本案例的实战需求是对图片进行抠图,每日请求量为 100,来源依旧是好友求助,既然日请求量不大,那某智能云的人像分隔接口就可以使用了,申请之后,其赠送了 10000 次,每秒限制 2 次请求,足够使用。

从官方下载 python api sdk 之后,得到下图所示目录:

然后进入该目录执行下述命令安装 sdk

python setup.py build
python setup.py install

安装成功之后就可以通过 pip list 查看相关数据。

接下来需要创建一个 aipbodyanalysis,该对象是后续处理人像分析的核心对象。

新建 show_people.py 文件,输入如下代码:

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 idapi keysecret key 都需要提前在平台方申请使用。

接下来就可以使用人像分隔主体函数了,代码如下:


client = aipbodyanalysis(app_id, api_key, secret_key)
""" 读取图片 """
def get_file_content(filepath):
    with open(filepath, 'rb') as fp:
        return fp.read()
image = get_file_content('./demo.png')
""" 调用人像分割 """
ret = client.bodyseg(image)
print(ret)

代码用到的测试图为:

运行后提示 modulenotfounderror: no module named 'chardet',使用 pip install chardet 安装缺少模块。

上述 client.bodyseg(image) 函数的参数如下所示:

  • image:图像数据,base64 编码,要求 base64 编码后大小不超过 4m,最短边至少 15px,最长边最大 4096px,支持 jpg/png/bmp 格式;
  • type:可以通过设置 type 参数,自主设置返回哪些结果图,避免造成带宽的浪费
    • 可选值说明:
      • labelmap - 二值图像,需二次处理方能查看分割效果
      • scoremap - 人像前景灰度图
      • foreground - 人像前景抠图,透明背景
    • type 参数值可以是可选值的组合,用逗号分隔;如果无此参数默认输出全部 3 类结果图

基于上述配置,在方法调用时添加参数,获取人像前景抠图。

""" 如果有可选参数 """
options = {}
options["type"] = "foreground"
""" 带参数调用人像分割 """
ret = client.bodyseg(image, options)
print(ret)

返回参数列表如下所示:

  • labelmap:分割结果图片,base64 编码之后的二值图像,需二次处理方能查看分割效果
  • scoremap :分割后人像前景的 scoremap,归一到 0-255,不用进行二次处理,直接解码保存图片即可。base64 编码后的灰度图文件,图片中每个像素点的灰度值 = 置信度 * 255,置信度为原图对应像素点位于人体轮廓内的置信度,取值范围[0, 1]
  • foreground:分割后的人像前景抠图,透明背景,base64 编码后的 png 格式图片,不用进行二次处理,直接解码保存图片即可。将置信度大于 0.5 的像素抠出来,并通过 image matting 技术消除锯齿
  • person_num:检测到的人体框数目
  • person_info:人体框信息

此时输出 person_num 就可以获得人像数量,测试代码如下所示。

ret = client.bodyseg(image, options)
print(ret["person_num"]) # 输出 1

接下来直接保存前景抠图,导入 base64 模块,直接解码保存即可。

""" 带参数调用人像分割 """
ret = client.bodyseg(image, options)
data = ret["foreground"]
data = base64.b64decode(data)
# 生成图片
with open("./fore.png",'wb') as f:
    f.write(data)

最后在使用一张复杂些的图片进行测试,背景去除的非常干净。

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