对于会PhotoShop的人来说，抠图是非常简单的操作了，有时候几秒钟就能扣好一张图。不过对于一些比较复杂的图，有时候还是需要花点时间的，今天就给大家带了一个非常快速简单的办法，用Pytho…

                                                                                                                                                                                    对于会PhotoShop的人来说，抠图是非常简单的操作了，有时候几秒钟就能扣好一张图。不过对于一些比较复杂的图，有时候还是需要花点时间的，今天就给大家带了一个非常快速简单的办法，用Python来批量抠取人像。

效果展示
刚开始，我也不看好什么自动抠图，总觉得不够精确，抠不出满意的图。下面我就直接展示一下效果图吧。
我们先看看原图 ：
Test​
 
 
这张图片背景是纯色，我们平时用PhotoShop抠起来也比较简单，对我们计算机来说也不是什么难题，下面是效果图：
 
 
因为本身是PNG图片，而且原图是白色背景，所以看不出什么区别。为了显示效果，我把原图和抠好的图放到一张黄色背景图片上：
Test
这样一看效果明显多了，感觉抠图效果还是非常好的。但是，抠这种简单的图片，不怎么过瘾，我们再来看看复杂一点的图片：
 
 
这张图片背景色比之前复杂一些，而且有渐变，我们来看看抠图后的效果如何：
 
 
这个原图背景不是白色，我就不弄黄色背景了，感觉这个效果也还算满意。
那么，对于多人物的图片，效果如何呢？我们再看看下面这张图片：
 
 
这里有三个人，我们看看程序能不能自动抠出来：
 
 
虽然是有点瑕疵，不过还是很不错了。
下面我们看看最后一个例子：
这个比前面的图都复杂的多，那么效果如何呢，我们来看看：
哈哈，不仅识别出了人，还把火炬识别出来并抠了出来。总的来说，在完成人物抠图方面是没有什么问题的。
这是如何实现的？
看完效果，你肯定想问这是如何实现的呢？这就需要用到飞桨了，飞桨是一个开源的深度学习平台，使用其工具仅用十几行代码就能实现迁移学习。
下载安装命令

CPU版本安装命令

pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

GPU版本安装命令

pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
在使用之前，我们先来安装飞桨，可以进入官网，按指引快速安装：
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick
为了方便，这里直接使用pip安装CPU版本的。我们执行下列语句：

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

```

安装完成后，可以在环境中测试一下是否成功。我这里使用命令行窗口，先运行python.exe（前提是你已经配置了环境变量）： C:\Users\zaxwz>python 然后在程序中运行如下代码：

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  ```java
  import paddle.fluidpaddle.fluid.install_check.run_check()

  ```  
 
如果控制台显示Your Paddle is installed successfully! Let's start deep Learning with Paddle now，就代表我们已经安装成功了。另外我们还需要安装PaddleHub： 
 
  pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub

  ```  
 
下面我们就以开始写代码了。 
开始抠图 
实现抠图的代码很简单，大概分为下面几个步骤： 
 
  导入模块  
  加载模型  
  获取文件列表  
  抠图  
 
实现起来没有什么难度，为了方便读代码，我将代码写清楚一点： 
1、导入模块 
 
  import os
import paddlehub as hub

  `2、加载模型```java
  humanseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg')

  `3、获取文件列表```java
  # 图片文件的目录
path = 'D:/CodeField/Workplace/PythonWorkplace/PillowTest/11_yellow/img/'
# 获取目录下的文件
files = os.listdir(path)
# 用来装图片的
imgs = []
# 拼接图片路径
for i in files:
   imgs.append(path + i)
#抠图
results = humanseg.segmentation(data={'image':imgs})

  ```  
 
4、获取文件列表 
我们在控制台运行一下这个程序： 
 
  `python 抠图.py`  
 
输出： 
 
  
    [2020-03-10 21:42:34,587] [    INFO] - Installing deeplabv3p_xception65_humanseg module [2020-03-10 21:42:34,605] [    INFO] - Module deeplabv3p_xception65_humanseg already installed in C:\Users\zaxwz\.paddlehub\modules\deeplabv3p_xception65_humanseg [2020-03-10 21:42:35,472] [    INFO] - 0 pretrained paramaters loaded by PaddleHub  
   
  
运行完成后，我们可以在项目下看到humanseg_output目录，抠好的图片就会存放在该目录下。当然了，上面的代码我们在获取文件列表的操作还可以简化一下： 
 
```python
  import os, paddlehub as hub
humanseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg')        # 加载模型
path = 'D:/CodeField/Workplace/PythonWorkplace/PillowTest/11_yellow/img/'    # 文件目录
files = [path + i for i in os.listdir(path)]    # 获取文件列表
results = humanseg.segmentation(data={'image':files})    # 抠图
 
至此，我们就完成了5行代码批量抠图，感兴趣的开发者赶紧上手试试吧！ 
飞桨官网： 
https://www.paddlepaddle.org.cn/ 


PaddleHub平台： 
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub 
飞桨开源框架项目地址： 
GitHub:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle 

Gitee:  https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle 
>> 访问 PaddlePaddle 官网，了解更多相关内容。 

本文标题： 别再用PS了，我用五行Python代码就实现了批量抠图

发布时间： 2019年03月26日 00:00

最后更新： 2025年12月30日 08:54

原始链接： https://haoxiang.eu.org/f55a4453/

版权声明： 本文著作权归作者所有，均采用CC BY-NC-SA 4.0许可协议，转载请注明出处！

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