深度学习系列24：开源抠图算法

Posted 2022-03-11 IE06

开源地址：https://github.com/danielgatis/rembg，使用起来效果还不错，官网示例如下：

1. 安装

在python3.6/3.7上都没有尝试成功，建议直接在pyhont3.8以上的版本进行安装：

pip install rembg

如果有GPU，则如下：

pip install rembg[gpu]

2. 使用

第一种方式，使用命令行：

# 本地图片
rembg i input.png output.png

# 远程图片
curl -s http://input.png | rembg i > output.png

# 本地文件夹
rembg p input output

第二种方式，使用服务，先起服务

rembg s

发送请求即可进行处理：

http://localhost:5000?url=http://image.png

第三种方式，使用python库

from rembg.bg import remove
import numpy as np
import io
from PIL import Image

input_path = 'input.png'
output_path = 'out.png'

# Uncomment the following line if working with trucated image formats (ex. JPEG / JPG)
# ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True

f = np.fromfile(input_path)
result = remove(f)
img = Image.open(io.BytesIO(result)).convert("RGBA")
img.save(output_path)

3. 综合应用：生活照转证件照

首先抠图，放在temp文件夹中：

rembg p pictures temp

其次根据眼睛和鼻子的位置，进行框图，放在result文件夹下：

import face_recognition,os
from skimage import io
from PIL import Image
import numpy as np
path = 'temp'
pics = os.listdir(path)
for p in pics:
	print(p)
	image = Image.open(path+p).convert("RGBA")
	new_image = Image.new("RGBA", image.size, "WHITE")
	new_image.paste(image, (0, 0), image)
	image=np.array(new_image)
	he,wi = image.shape[:2]
	fs = face_recognition.face_landmarks(face_recognition.load_image_file(path+p))[0]
	w=fs['right_eye'][2][0] - fs['left_eye'][1][0]
	h=fs['nose_tip'][2][1] - fs['right_eye'][2][1]
	io.imsave('result/'+p+'.png',image[max(0,fs['right_eye'][2][1]-int(h*2.9)):min(he,fs['nose_tip'][2][1]+int(h*2.8)),max(0,fs['left_eye'][1][0]-int(w*2)):min(wi,fs['right_eye'][2][0]+int(w*2)),:])