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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