Python案例——利用接口实现【自动抠图+改色】

导读:本篇文章讲解 Python案例——利用接口实现【自动抠图+改色】,希望对大家有帮助,欢迎收藏,转发!站点地址:www.bmabk.com

目录

一、注册AI账号

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.获取图图片大小

6.png格式转jpg

8.完整代码

三、使用前注意事项



💴哈喽,大家好丫,国庆节快乐丫,你们的小郭子又来啦 ~

                        Python案例——利用接口实现【自动抠图+改色】

今天给朋友们介绍一个小技巧,就是用Python实现【抠图+改底色】功能。

你会发现,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。 那么今天这个小技巧就用得上了。

话不多说,直接开干,嘿嘿嘿

                                        Python案例——利用接口实现【自动抠图+改色】

一、注册AI账号

  1. 百度人像分割主页: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

Python案例——利用接口实现【自动抠图+改色】

创建应用

Python案例——利用接口实现【自动抠图+改色】

 Python案例——利用接口实现【自动抠图+改色】

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

Python案例——利用接口实现【自动抠图+改色】

到这里,注册账号和创建应用的任务就完成了。 (开心不,嘻嘻)

                                           Python案例——利用接口实现【自动抠图+改色】

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.获取图图片大小

def get_size():
    size = os.path.getsize(name)
    return size / 1024

6.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.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(" ")

三、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

好啦,今天的分享到这里就结束啦 ~

觉得我分享的文章不错的话,可以关注一下哦,嘻嘻嘻

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