Python 호출 인터페이스를 통해 컷아웃을 구현하고 배경색을 변경하는 방법을 단계별로 안내합니다.

때때로 증명사진 배경색을 바꿔야 할 때도 있고, 사진관에 가서 사진을 찍을 시간도 없고, PS로 사진을 오려내기도 쉽지 않아서 오늘은 Python을 사용하여 사진을 자르고 배경색을 변경하는 방법을 공유하세요

1. Baidu AI 계정을 등록하고 인물 분할 애플리케이션 만들기

• Baidu 인물 분할 홈페이지: 등록, 로그 단계를 따르세요 에 들어가서 인증하세요.

• 콘솔 홈페이지에서 인체 분석 찾기

애플리케이션 만들기

원하는 대로 작성할 수 있지만 신규 사용자는 무료 리소스를 받아야 합니다. 그렇지 않으면 승리합니다. 사용할 수는 없습니다.

생성 완료 후, 나중에 사용할 API Key와 Secret Key 값을 애플리케이션 목록에 기록해 두세요.

이제 계정 등록 및 애플리케이션 생성 작업이 완료되었습니다.

2: 코드 구현 1. 라이브러리 소개

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. 액세스 토큰 받기

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

핵심 코드

기사에 대해 궁금한 점이 있으면 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. 사진 배경색 채우기

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. 사진 압축

#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. 사진 크기를

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

7.png 형식으로 가져옵니다. 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. 주요 기능

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. 전체 코드

기사에 대해 궁금한 점이 있으면 개인 메시지를 보내거나 https://jq.qq.com으로 오세요. /?_wv=1027&k=s5bZE0K3

#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(" ")

[중요] 사용 전 주의사항

1. 이 프로그램은 원본 파일을 덮어쓰므로, 데이터 손실을 방지하기 위해 사용하기 전에 파일을 백업하시기 바랍니다

2. 처리할 사진과 동일한 디렉토리에서 프로그램을 두 번 클릭하여

최종 렌더링

원본 이미지: 렌더링

요약

코드가 카운트가 안되네요..그 과정에서 자잘한 문제가 많습니다. 예를 들어 이미지 크기가 4MB를 초과할 수 없어서 사진을 압축해야 하고, 경로 등의 문제가 있다는 점은 아주 만족스럽습니다. 이 기능을 구현하려면!

자 오늘 나눔은 여기서 끝~

[관련 추천 :

Python3 영상 튜토리얼

]

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