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Python實(shí)現(xiàn)一鍵摳圖的示例代碼

更新時(shí)間：2022年08月07日 08:51:31 作者：夢想橡皮擦

在日常的工作和生活中，我們經(jīng)常會遇到需要摳圖的場景，即便是只有一張圖片需要摳，也會摳得我們不耐煩。本文將為大家分享一個(gè)Python實(shí)現(xiàn)一鍵摳圖的示例代碼，需要的可以參考一下

需求來源

好友 A：橡皮擦，可否提供網(wǎng)頁，上傳帶人像的圖片，然后可以直接摳圖，最好直接生成 PNG 圖片下載。橡皮擦：每天需要調(diào)用多少次？好友 A：大概 100 次吧。橡皮擦：妥了，給你寫個(gè)免費(fèi)的吧。

本案例的實(shí)戰(zhàn)需求是對圖片進(jìn)行摳圖，每日請求量為 100，來源依舊是好友求助，既然日請求量不大，那某智能云的人像分隔接口就可以使用了，申請之后，其贈送了 10000 次，每秒限制 2 次請求，足夠使用。

實(shí)現(xiàn)方法

從官方下載 Python API SDK 之后，得到下圖所示目錄：

然后進(jìn)入該目錄執(zhí)行下述命令安裝 SDK

python setup.py build
python setup.py install

安裝成功之后就可以通過 pip list 查看相關(guān)數(shù)據(jù)。

接下來需要創(chuàng)建一個(gè) AipBodyAnalysis，該對象是后續(xù)處理人像分析的核心對象。

新建 show_people.py 文件，輸入如下代碼：

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 ID，Api Key，Secret Key 都需要提前在平臺方申請使用。

接下來就可以使用人像分隔主體函數(shù)了，代碼如下：

client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
""" 讀取圖片 """
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

image = get_file_content('./demo.png')

""" 調(diào)用人像分割 """
ret = client.bodySeg(image)

print(ret)

代碼用到的測試圖為：

運(yùn)行后提示 ModuleNotFoundError: No module named 'chardet'，使用 pip install chardet 安裝缺少模塊。

上述 client.bodySeg(image) 函數(shù)的參數(shù)如下所示：

image：圖像數(shù)據(jù)，base64 編碼，要求 base64 編碼后大小不超過 4M，最短邊至少 15px，最長邊最大 4096px,支持 jpg/png/bmp 格式；

type：可以通過設(shè)置 type 參數(shù)，自主設(shè)置返回哪些結(jié)果圖，避免造成帶寬的浪費(fèi)

可選值說明：

labelmap - 二值圖像，需二次處理方能查看分割效果
scoremap - 人像前景灰度圖
foreground - 人像前景摳圖，透明背景

type 參數(shù)值可以是可選值的組合，用逗號分隔；如果無此參數(shù)默認(rèn)輸出全部 3 類結(jié)果圖

基于上述配置，在方法調(diào)用時(shí)添加參數(shù)，獲取人像前景摳圖。

""" 如果有可選參數(shù) """
options = {}
options["type"] = "foreground"

""" 帶參數(shù)調(diào)用人像分割 """
ret = client.bodySeg(image, options)
print(ret)

返回參數(shù)列表如下所示：

labelmap：分割結(jié)果圖片，base64 編碼之后的二值圖像，需二次處理方能查看分割效果
scoremap ：分割后人像前景的 scoremap，歸一到 0-255，不用進(jìn)行二次處理，直接解碼保存圖片即可。Base64 編碼后的灰度圖文件，圖片中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值 = 置信度 * 255，置信度為原圖對應(yīng)像素點(diǎn)位于人體輪廓內(nèi)的置信度，取值范圍[0, 1]
foreground：分割后的人像前景摳圖，透明背景，Base64 編碼后的 png 格式圖片，不用進(jìn)行二次處理，直接解碼保存圖片即可。將置信度大于 0.5 的像素?fù)赋鰜恚⑼ㄟ^ image matting 技術(shù)消除鋸齒
person_num：檢測到的人體框數(shù)目
person_info：人體框信息

此時(shí)輸出 person_num 就可以獲得人像數(shù)量，測試代碼如下所示。

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

接下來直接保存前景摳圖，導(dǎo)入 base64 模塊，直接解碼保存即可。

""" 帶參數(shù)調(diào)用人像分割 """
ret = client.bodySeg(image, options)
data = ret["foreground"]

data = base64.b64decode(data)
# 生成圖片
with open("./fore.png",'wb') as f:
    f.write(data)