Python教程

[python]百度AI接口实现人像抠图换背景色

本文主要是介绍[python]百度AI接口实现人像抠图换背景色,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

目录

  • 前言
  • 最终效果
  • 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
    • 3.核心代码
    • 4.图片底色填充
    • 5.图片压缩
    • 6.获取图片大小
    • 7.png格式转jpg
    • 8.主函数
    • 9.完整代码
  • [重要]使用前注意事项
  • 总结


前言

之前因为业务原因,需要大量制作证件照,在网上找了许多文章,没找到合适的,所以借鉴网上一些资料,自己做了一个证件照背景换色。


最终效果

原图
原图
效果图效果图

一、注册百度AI账号、创建人像分割应用

  1. 百度人像分割主页:https://ai.baidu.com/tech/body/seg 按步骤注册,登录,实名认证即可。
  2. 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。

二、代码实现

1.引入库

import os
import requests
import base64
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from pathlib import Path

path = 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

3.核心代码

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

#人像分割
import os
import requests
import base64
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from pathlib import Path

path = 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_token
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()

#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:
        pass

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_jpg(png_name)
            os.remove(png_name)
            print(name+"\t处理成功!")
    except Exception as e:
        pass

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(" ")

[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

总结

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!

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