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【Python案例】用某度AI接口实现抠图并改图片底色

134 人参与  2022年10月01日 09:49  分类 : 《随便一记》  评论

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文章目录

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

请添加图片描述

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

在这里插入图片描述

创建应用

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

创建完成在应用列表记录 API Key、Secret Key的值 ,稍后要用。

在这里插入图片描述

至此,注册账号和创建应用的任务就完成了。

请添加图片描述

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

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

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

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最终效果图

原图:

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效果图

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总结

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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 ~
对文章有问题的,或者有其他关于python的问题,可以在评论区留言或者私信我哦
觉得我分享的文章不错的话,可以关注一下我,或者给文章点赞(/≧▽≦)/

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