前言

emmm…快开学了，手头只有红底证件照，但是学院要求要蓝底，这可咋办呢。懒得下ps了。自己撸起来吧。

方法一: lableme

lableme标注完后。得到一个json文件，然后将这种json文件转成掩码图.

# 代码来自 https://blog.csdn.net/hello_dear_you/article/details/120130155import jsonimport numpy as npimport cv2# read json filewith open("origin_json/mypic.json", "r") as f:    data = f.read() # convert str to json objsdata = json.loads(data) # get the points points = data["shapes"][0]["points"]points = np.array(points, dtype=np.int32)   # tips: points location must be int32 # read image to get shapeimage = cv2.imread("origin_png/person.jpg") # create a blank imagemask = np.zeros_like(image, dtype=np.uint8) # fill the contour with 255cv2.fillPoly(mask, [points], (255, 255, 255)) # save the mask cv2.imwrite("mask/person_mask.png", mask)

大概是这样:

然后利用这个mask生成图片

# 参考自: https://www.jianshu.com/p/1961aa0c02eeimport cv2import numpy as nporigin_png = 'origin_png/person.jpg'# maskPath = 'mask/person_mask.png'maskPath = 'mask/bmv2.png'result_png = 'result_png/result_png.png'maskImg = cv2.imread(maskPath)img = cv2.imread(origin_png)assert maskImg.shape == img.shape, 'maskImg.shape != origin_png.shape'h, w = img.shape[0], img.shape[1]print('图片宽度: {}, 高度: {}'.format(h, w))rgb = (19,122,171)bgr = (rgb[2], rgb[1], rgb[0])# (B, G, R)for i in range(h):    for j in range(w):        if (maskImg[i, j] == 0).all():            img[i, j] = bgrcv2.imwrite(result_png, img)print('图片写入 {} 成功'.format(result_png))

由于人长得一般，就不放图了…

缺点:
lableme标注时挺费力，并且难以避免人与背景边缘会有残留红色像素的情况。

方法二: 阈值

该方法通过比较像素的RGB与背景的RGB来区分是否为图像背景。

Opencv

import cv2import numpy as npdef mean_square_loss(a_np, b_np):    sl = np.square(a_np - b_np)    return np.mean(sl)def change_red2blue(origin_png, result_png):    img = cv2.imread(origin_png)    h, w = img.shape[0], img.shape[1]    print('图片宽度: {}, 高度: {}'.format(h, w))    origin_rgb = (168,36,32)  # 可以用浏览器啥的控制台工具提取出背景的rgb值    origin_bgr = (origin_rgb[2], origin_rgb[1], origin_rgb[0])    target_rgb = (19,122,171) # 蓝底RBG    target_bgr = (target_rgb[2], target_rgb[1], target_rgb[0])    for i in range(h):        for j in range(w):            # (B, G, R)            if mean_square_loss(img[i, j], origin_bgr) < 50:                img[i, j] = target_bgr     cv2.imwrite(result_png, img)    print('图片写入 {} 成功'.format(result_png))if __name__ == '__main__':    # origin_png = 'result_png/result_png.png'    origin_png = 'origin_png/person.jpg'    result_png = 'result_png/result_refine.png'    change_red2blue(origin_png, result_png)

结果人与背景边缘仍会存在红色像素残留

PIL

from torchvision.transforms.functional import to_tensor, to_pil_imagefrom PIL import Imageimport torchimport timedef mean_square_loss(a_ts, b_ts):    # print(a_ts.shape)    # print(b_ts)    sl = (a_ts - b_ts) ** 2    return sl.sum()def change_red2blue(origin_png, result_png):    src = Image.open(origin_png)    src = to_tensor(src)    # print(src.shape)  # torch.Size([3, 800, 600])    # channel: (R, G, B) / 255    h, w = src.shape[1], src.shape[2]    pha = torch.ones(h, w, 3)    bg = torch.tensor([168,36,32]) / 255    target_bg = torch.tensor([19,122,171]) / 255    # C, H, W -> H, W, C    src = src.permute(1, 2, 0)    for i in range(h):        for j in range(w):            if mean_square_loss(src[i][j], bg) < 0.025: # 0.025是阈值，超参数                pha[i][j] = torch.tensor([0.0, 0.0, 0.0])    # H, W, C -> C, H, W    src = src.permute(2, 0, 1)    pha = pha.permute(2, 0, 1)    com = pha * src + (1 - pha) * target_bg.view(3, 1, 1)    to_pil_image(com).save(result_png)if __name__ == '__main__':    origin_png = 'origin_png/person.jpg'    result_png = 'result_png/com.png'    start_time = time.time()    change_red2blue(origin_png, result_png)    spend_time = round(time.time() - start_time, 2)    print('生成成功，共花了 {} 秒'.format(spend_time))

该方法质量较好，但一张图片大概需要12秒。

方法四： Background MattingV2

Real-Time High-Resolution Background Matting
CVPR 2021 oral

论文：https://arxiv.org/abs/2012.07810
代码：https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2

github的readme.md有inference的colab链接，可以用那个跑

由于这篇论文是需要输入一张图片(例如有人存在的草地上)和背景图片的(如果草地啥的)， 然后模型会把人抠出来。

于是这里我需要生成一个背景图片。
首先我先借助firefox的颜色拾取器（或者微信截图，或者一些在线工具，例如菜鸟工具），得到十六进制，再用在线转换工具转成rgb。

然后生成一个背景图片。

import cv2import numpy as npimage = cv2.imread("origin_png/person.jpg")origin_rgb = (168,36,32)  # 可以用浏览器啥的控制台工具提取出背景的rgb值origin_bgr = (origin_rgb[2], origin_rgb[1], origin_rgb[0])image[:, :] = origin_bgrcv2.imwrite("mask/bg.png", image)

需要上传人的照片和背景照片, 如果名字和路径不一样则需要修改一下代码

src = Image.open('src.png')bgr = Image.open('bgr.png')

另外原论文是边绿底，要变蓝底，白底，红底则可以修改RGB值，举个例子，原来是这样的(绿底, RGB120, 255, 155)

com = pha * fgr + (1 - pha) * torch.tensor([120/255, 255/255, 155/255], device='cuda').view(1, 3, 1, 1)

那么加入我要换白底(255, 255, 255)，就是

com = pha * fgr + (1 - pha) * torch.tensor([255/255, 255/255, 255/255], device='cuda').view(1, 3, 1, 1)

假如像我换蓝底(19,122,171)具体深浅可以调节一下RGB，就是

com = pha * fgr + (1 - pha) * torch.tensor([19/255, 122/255, 171/255], device='cuda').view(1, 3, 1, 1)

总结: 其实这种方法从 任何颜色的照片 都可以 换成任何颜色的底。只要换下RGB.

然后就输出图片了。可以看到效果相当好。不愧是oral。

原论文可以实现发丝级效果

报错解决方案
can’t divided by 4 / can’t divided by 16
由于该骨干模型可能进行4倍或16倍下采样，因此如果您的证件照不是该倍数的话，有两种选择方案。一种是padding, 填充后再送入模型，然后出结果后再用clip函数裁剪。另一种方式是resize, 给resize到规定倍数的宽和高。
这两种方案需要的代码都可以从这篇博文找到: python图像填充与裁剪/resize