如何用凡科建设手机教学网站,旅游前 做攻略有什么网站好用,建设商业网站,广西做网站公司有哪些你是否曾经想将某张照片中的人物抠出来#xff0c;然后拼接到其他图片上去#xff0c;从而可以即使你在天涯海角#xff0c;我也可以到此一游#xff1f;专业点的人使用 PhotoShop 的“魔棒”工具可以抠图#xff0c;非专业人士可以使用各种美图 APP 来实现#xff0c;但… 你是否曾经想将某张照片中的人物抠出来然后拼接到其他图片上去从而可以即使你在天涯海角我也可以到此一游专业点的人使用 PhotoShop 的“魔棒”工具可以抠图非专业人士可以使用各种美图 APP 来实现但是他们毕竟处理能力有限一次只能处理一张图片而且比较复杂的图像可能耗时较久。今天我来向大家展示第三种途径——用 Python 一键批量抠图。准备工作既然要装逼准备工作是少不了的。所谓“站在巨人的肩膀上做事事半功倍”我们这里的“巨人”就是 paddlepaddle 了中文名称叫“飞桨”那么这个 paddlepaddle 是什么呢它是“源于产业实践的开源深度学习平台致力于让深度学习技术的创新与应用更简单”直白点就是我帮你实现了深度学习底层框架你只要有创意就可以在我平台上运用少量简单代码轻松实现。它的官网是 https://www.paddlepaddle.org.cn/ 。它的安装也比较简单官网首页就有安装指引我们这里根据官网的安装指引使用 pip 方式来安装 CPU 版本。我们首先执行语句python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple安装成功后我们在 python 环境中测试一下是否安装成功(这个也是按照官网指引来做)我们切换到 python 环境运行如下代码Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 26 2018, 23:26:24) [Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwinType help, copyright, credits or license for more information. import paddle.fluid paddle.fluid.install_check.run_check()Running Verify Paddle Program ... Your Paddle works well on SINGLE GPU or CPU.I0506 21:47:48.657404 2923565952 parallel_executor.cc:440] The Program will be executed on CPU using ParallelExecutor, 2 cards are used, so 2 programs are executed in parallel.W0506 21:47:48.658407 2923565952 fuse_all_reduce_op_pass.cc:74] Find all_reduce operators: 2. To make the speed faster, some all_reduce ops are fused during training, after fusion, the number of all_reduce ops is 1.I0506 21:47:48.658516 2923565952 build_strategy.cc:365] SeqOnlyAllReduceOps:0, num_trainers:1I0506 21:47:48.659137 2923565952 parallel_executor.cc:307] Inplace strategy is enabled, when build_strategy.enable_inplace TrueI0506 21:47:48.659595 2923565952 parallel_executor.cc:375] Garbage collection strategy is enabled, when FLAGS_eager_delete_tensor_gb 0Your Paddle works well on MUTIPLE GPU or CPU.Your Paddle is installed successfully! Lets start deep Learning with Paddle now 看到 Your Paddle is installed successfully 就表示安装成功了。我们接下来需要使用的是这个平台的 paddlehub 工具所以我们还需要安装 paddlehub pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub安装完成后我们就可以开始运用了。代码实现我们的实现步骤很简单导入模块 - 加载模型 - 获取图片文件 - 调用模块抠图。下面我们看代码实现import os, paddlehub as hubhuseg hub.Module(namedeeplabv3p_xception65_humanseg) # 加载模型path ./imgs/ # 文件目录files [path i for i in os.listdir(path)] # 获取文件列表results huseg.segmentation(data{image: files}) # 抠图我将图片放在代码文件夹的同级目录 imgs 文件夹下运行代码后输出的抠图图片会自动放在代码同级目录的 humanseg_output 目录下文件名称跟原图片的名称相同但是文件格式是 png 。我在 imgs 目录下放了5张图片为了便于展示我将他们放在一起截图原图片运行程序后在 humanseg_output 目录下生成了5张图片同样的我将他们放在一起截图抠图图片我们可以看到程序将每张图片中的人物(可以是一个也可以是多个)识别出来并且抠出来成图背景是白色。虽然有些细节处还有些许瑕疵但是看起来还算不错。总结本文基于 paddlepaddle 平台使用简单的五行代码实现了批量抠图不仅解放了好多人的双手和双眼而且为某些程序猿/程序媛的装逼工具箱提供了一件宝器。下次如果碰到某个女生或者闺蜜在为抠图发愁别忘了掏出神器赢得芳心哦作者 | 闲欢来源Python 技术「ID: pythonall」推荐阅读潘石屹首次Python考试成绩 99 分失分点画完图后忘了隐藏画笔的箭头使用Python下载文件之最佳实践开源软件原来都这样命名的Python最独特Debian最浪漫PHP简单粗暴......
