Python快速实现一键抠图功能的全过程
作者:XerCis 发布时间:2021-03-03 14:58:39
标签:python,抠图
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/simple
pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
初试
1.jpg
2.jpg
3.jpg
4.jpg
5.jpg
import paddlehub as hub
from pathlib import Path
paths = [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GPU
print(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 os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
或
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
参考文献
一款Python实用神器,5 行 Python 代码 实现一键批量扣图
来源:https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/118196565
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