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《------正文------》
背景
当前AI抠图技术已经非常成熟,并且有效果非常好的开源模型。 日常中可以用于物品抠图、替换证件照背景等场景,但是网上许多的证件照替换背景竟然还需要收费。今天就给大家分享一个自己制作的可以一键启动的【一键抠图与制作证件照的系统】,感兴趣的小伙伴可以自行下载体验,感谢大家的点赞关注。
效果如下:
项目实现思路
本项目主要是基于RMBG
进行实现的,使用onnx模型进行目标抠出,然后对背景进行处理替换颜色。核心代码如下:
定义相关函数
首先我们定义一个抠图函数rmbg
和替换背景颜色函数add_background_to_image
如下所示:
抠图函数rmbg
代码:
def rmbg(input_image_path, background_color, out_size_w, out_size_h, size_opt):
if size_opt == "保持原图大小":
shape = cv2.imread(input_image_path).shape
out_size = (int(shape[0]),int(shape[1]))
else:
out_size = (int(out_size_w), int(out_size_h))
print('input_image_path:',input_image_path)
name = os.path.basename(input_image_path)
path = os.path.dirname(input_image_path)
filename, ext = os.path.splitext(name)
ext = '.png'
new_filename = filename + "_rmgb" + ext # 修改文件名
out_path = path + new_filename # 抠图
new_filename = filename + "_bg" + ext
output_image_path = path + new_filename # 证件照
net = BriaRMBG_ONNX(f"rmbg/onnx/model.onnx")
# prepare input
model_input_size = [1024,1024]
orig_im = io.imread(input_image_path)
orig_im_size = orig_im.shape[0:2]
image = preprocess_image(orig_im, model_input_size)
image = np.transpose(image, (0, 3, 1, 2)) # ONNX通常需要CHW格式
# inference
result = net(image)
# post process
result_image = postprocess_image(result[0][0], orig_im_size)
# save result
pil_im = Image.fromarray(result_image)
no_bg_image = Image.new("RGBA", pil_im.size, (0,0,0,0))
orig_image = Image.open(input_image_path)
no_bg_image.paste(orig_image, mask=pil_im)
no_bg_image.save(out_path, "PNG")
print(background_color, out_size)
add_background_to_image(out_path, output_image_path, background_color, out_size)
return out_path, output_image_path
替换背景颜色函数代码如下:
def add_background_to_image(input_image_path, output_image_path, background_color, out_size=None):
"""
给透明背景的PNG人像图像添加任意颜色的背景。
:param input_image_path: 输入图像的路径
:param output_image_path: 输出图像的路径
:param background_color: 背景颜色 (R, G, B)
:param size: 输出图像的大小 (width, height) 默认与输入图像相同
"""
# 打开输入图像
image = Image.open(input_image_path)
# 如果图像不是PNG格式,先转换为PNG
if image.format != 'PNG':
image = image.convert('RGBA')
if out_size is None:
out_size = image.size
out_image = Image.new('RGB', image.size, background_color)
out_image.paste(image, (0,0), image)
out_image.resize(out_size)
# 保存新的图像
out_image.save(output_image_path)
调用函数进行抠图
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 输入图片的路径
input_img = 'test1.jpg'
# 证件照的背景颜色
# color = "#FFFFFF" # 白色(用于护照、签证、身份证等)
color = "#438EDB" # 蓝色(用于毕业证、工作证等)
# color = "#FF0000" # 红色(用于一些特殊的证件照)
# 证件照的大小
width = 295
height = 413 # 一寸(295像素 x 413像素)
# 是否保持原图大小
# size_opt = "不保持原图大小"
size_opt = "保持原图大小" # 如果选了这个会保持输入图片的大小,忽略上面的 证件照的大小 参数
# color, width, height 这三个参数不影响抠图,只会影响证件照的结果
out_path, output_image_path = rmbg(input_img, color, width, height, size_opt)
print('抠图后的图片: ', out_path)
print('证件照: ', output_image_path)
原始图片:
抠图后的图片:
替换背景颜色后的图片:
一键启动使用说明
下载项目文件后,直接双击运行一键启动.exe
文件。
之后会在浏览器自动打开,如下网页:
使用步骤:
1.在背景颜色区域自行选择需要使用的背景颜色;
2.在证件尺寸大小区域选择需要的证件尺寸大小;
3.上传需要进行抠图的图片,然后点击提交
按钮。
即可获取所抠出的图像,与替换背景后的图像,结果如下所示:
点击每张图片结果的右上角的下载按钮,即可下载生成后的图片。
该项目不仅可以轻松抠出人物图像,也可以实现其他物品的抠图,效果如下,小伙伴们可以自行体验。
关注文末名片G-Z-H:【阿旭算法与机器学习】,发送【开源】即可免费获取
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