Python+Paddlehub相片人像抠图精简源码实例

Python+Paddlehub相片人像抠图实例

无需PS软件，手动制作自己的抠图工具，在只有一张图片，需要细致地抠出人物的情况下，能帮你减少抠图步骤;在有多张图片需要抠的情况下，能直接帮你输出这些人物的基本轮廓

准备相片：

安装相关的依赖包：

python -m pip install paddlepaddle

上传或拷贝需要抠图的图片和背景图片放到对应的文件夹中，并通过代码加载需要抠图的图片，进行展示：

# 待预测图片 test_img_path = ["./girl.jpg"] import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread(test_img_path[0]) # 展示待预测图片 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show()

加载预训练模型

import paddlehub as hub module = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg") input_dict = {"image": test_img_path} # execute predict and print the result results = module.segmentation(data=input_dict) for result in results: print(result) # 预测结果展示 test_img_path = "./humanseg_output/girl.png" img = mpimg.imread(test_img_path) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show()

 

运行效果展示：

Python学习参考实例：

Python相片更换背景颜色qt窗体程序：https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/106919140

Python+OpenCV图像人脸识别人数统计：

https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/105378639

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