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前言正文一、注册百度AI账号,创建人像分割应用二、代码实现1.引入库2.获取Access Token核心代码4.图片底色填充5.图片压缩6.获取图图片大小7.png格式转jpg8.主函数9.完整代码[重要]使用前注意事项 最终效果图 总结
前言
嗨嗨,大家好呀 ,我是小圆。有时候我们的证件照需要换底色,又来不及去照相馆拍照,用ps也不好抠图,所以今天给你们分享一下如何用python来抠图,并换底色
正文
一、注册百度AI账号,创建人像分割应用
对文章有问题可以私信我或者来这里哦 https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=s5bZE0K3
百度人像分割主页:按步骤注册,登录,实名认证即可。在控制台主页找到人体分析创建应用
里面的需要填写的内容可以随便写,新用户要去领取免费资源,不然使用不了。
创建完成在应用列表记录 API Key、Secret Key的值 ,稍后要用。
至此,注册账号和创建应用的任务就完成了。
二、代码实现
1.引入库
import osimport requestsimport base64import cv2import numpy as npfrom PIL import Imagefrom pathlib import Pathpath = os.getcwd()paths = list(Path(path).glob('*'))
2.获取Access Token
def get_access_token(): url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token' data = { 'grant_type': 'client_credentials', # 固定值 'client_id': '替换成你的API Key', # 在开放平台注册后所建应用的API Key 'client_secret': '替换成你的Secret Key' # 所建应用的Secret Key } res = requests.post(url, data=data) res = res.json() access_token = res['access_token'] return access_token
核心代码
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def removebg(): try: request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg" # 二进制方式打开图片文件 f = open(name, 'rb') img = base64.b64encode(f.read()) params = {"image":img} access_token = get_access_token() request_url = request_url + "?access_token=" + access_token headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'} response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers) if response: res = response.json()["foreground"] png_name=name.split('.')[0]+".png" with open(png_name,"wb") as f: data = base64.b64decode(res) f.write(data) fullwhite(png_name) #png图片底色填充,视情况舍去 png_jpg(png_name) #png格式转jpg,视情况舍去 os.remove(png_name) #删除原png图片,视情况舍去 print(name+"\t处理成功!") except Exception as e: pass
4.图片底色填充
def fullwhite(png_name): im = Image.open(png_name) x,y = im.size try: p = Image.new('RGBA', im.size, (255,255,255)) # 使用白色来填充背景,视情况更改 p.paste(im, (0, 0, x, y), im) p.save(png_name) except: pass
5.图片压缩
#compress_rate:数值越小照片越模糊def resize(compress_rate = 0.5): im = Image.open(name) w, h = im.size im_resize = im.resize((int(w*compress_rate), int(h*compress_rate))) resize_w, resieze_h = im_resize.size #quality 代表图片质量,值越低越模糊 im_resize.save(name) im.close()
6.获取图图片大小
def get_size(): size = os.path.getsize(name) return size / 1024
7.png格式转jpg
def png_jpg(png_name): im = Image.open(png_name) bg=Image.new('RGB',im.size,(255,255,255)) bg.paste(im) jpg_name = png_name.split('.')[0]+".jpg" #quality 代表图片质量,值越低越模糊 bg.save(jpg_name,quality=70) im.close()
8.主函数
if __name__ == '__main__': for i in paths: name = os.path.basename(i.name) if(name==os.path.basename(__file__)): continue size = get_size() ##照片压缩 while size >=900: size = get_size() resize() removebg() print(" ")
9.完整代码
对文章有问题可以私信我或者来这里哦 https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=s5bZE0K3
#人像分割import osimport requestsimport base64import cv2import numpy as npfrom PIL import Imagefrom pathlib import Pathpath = os.getcwd()paths = list(Path(path).glob('*'))def get_access_token(): url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token' data = { 'grant_type': 'client_credentials', # 固定值 'client_id': '替换成你的API Key', # 在开放平台注册后所建应用的API Key 'client_secret': '替换成你的Secret Key' # 所建应用的Secret Key } res = requests.post(url, data=data) res = res.json() access_token = res['access_token'] return access_tokendef png_jpg(png_name): im = Image.open(png_name) bg=Image.new('RGB',im.size,(255,255,255)) bg.paste(im) jpg_name = png_name.split('.')[0]+".jpg" #quality 代表图片质量,值越低越模糊 bg.save(jpg_name,quality=70) im.close()#compress_rate:数值越小照片越模糊def resize(compress_rate = 0.5): im = Image.open(name) w, h = im.size im_resize = im.resize((int(w*compress_rate), int(h*compress_rate))) resize_w, resieze_h = im_resize.size #quality 代表图片质量,值越低越模糊 im_resize.save(name) im.close() def get_size(): size = os.path.getsize(name) return size / 1024 def fullwhite(png_name): im = Image.open(png_name) x,y = im.size try: # 使用白色来填充背景 # (alpha band as paste mask). p = Image.new('RGBA', im.size, (255,255,255)) p.paste(im, (0, 0, x, y), im) p.save(png_name) except: passdef removebg(): try: request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg" # 二进制方式打开图片文件 f = open(name, 'rb') img = base64.b64encode(f.read()) params = {"image":img} access_token = get_access_token() request_url = request_url + "?access_token=" + access_token headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'} response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers) if response: res = response.json()["foreground"] png_name=name.split('.')[0]+".png" with open(png_name,"wb") as f: data = base64.b64decode(res) f.write(data) fullwhite(png_name) png_jpg(png_name) os.remove(png_name) print(name+"\t处理成功!") except Exception as e: passif __name__ == '__main__': for i in paths: name = os.path.basename(i.name) if(name==os.path.basename(__file__)): continue size = get_size() ##照片压缩 while size >=900: size = get_size() resize() removebg() print(" ")
[重要]使用前注意事项
1. 该程序会覆盖原文件,使用前请备份文件,以免造成数据丢失
2. 将程序复制到和待处理的照片同目录下,双击程序即可运行
最终效果图
原图:
效果图
总结
对文章有问题可以私信我或者来这里哦 https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=s5bZE0K3
代码不算难,就是中途有许多小问题,比如图片大小不能超过4MB,就得压缩照片,路径之类的问题,总之实现了这个功能很开心!
好啦,今天的分享到这里就结束了 ~
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