Python利用AI接口實(shí)現(xiàn)摳圖并改圖片底色

第Python利用AI接口實(shí)現(xiàn)摳圖并改圖片底色目錄前言一、注冊(cè)百度AI賬號(hào)二、代碼實(shí)現(xiàn)1.引入庫(kù)2.獲取AccessToken3.核心代碼4.圖片底色填充5.圖片壓縮6.獲取圖圖片大小7.png格式轉(zhuǎn)jpg8.主函數(shù)9.完整代碼

前言

嗨嗨，大家好呀，我是小圓。有時(shí)候我們的證件照需要換底色，又來(lái)不及去照相館拍照，用ps也不好摳圖，所以今天給你們分享一下如何用python來(lái)?yè)笀D，并換底色

一、注冊(cè)百度AI賬號(hào)

創(chuàng)建人像分割應(yīng)用

百度人像分割主頁(yè)：按步驟注冊(cè)，登錄，實(shí)名認(rèn)證即可。

在控制臺(tái)主頁(yè)找到人體分析

創(chuàng)建應(yīng)用

里面的需要填寫的內(nèi)容可以隨便寫，新用戶要去領(lǐng)取免費(fèi)資源，不然使用不了。

創(chuàng)建完成在應(yīng)用列表記錄APIKey、SecretKey的值，稍后要用。

至此，注冊(cè)賬號(hào)和創(chuàng)建應(yīng)用的任務(wù)就完成了。

二、代碼實(shí)現(xiàn)

1.引入庫(kù)

importos

importrequests

importbase64

importcv2

importnumpyasnp

fromPILimportImage

frompathlibimportPath

???????path=os.getcwd()

paths=list(Path(path).glob('*'))

2.獲取AccessToken

defget_access_token():

url='/oauth/2.0/token'

data={

'grant_type':'client_credentials',#固定值

'client_id':'替換成你的APIKey',#在開放平臺(tái)注冊(cè)后所建應(yīng)用的APIKey

'client_secret':'替換成你的SecretKey'#所建應(yīng)用的SecretKey

res=requests.post(url,data=data)

res=res.json()

access_token=res['access_token']

returnaccess_token

3.核心代碼

defremovebg():

try:

request_url="/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg"

#二進(jìn)制方式打開圖片文件

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)

ifresponse:

res=response.json()["foreground"]

png_name=name.split('.')[0]+".png"

withopen(png_name,"wb")asf:

data=base64.b64decode(res)

f.write(data)

fullwhite(png_name)#png圖片底色填充，視情況舍去

png_jpg(png_name)#png格式轉(zhuǎn)jpg,視情況舍去

os.remove(png_name)#刪除原png圖片，視情況舍去

print(name+"\t處理成功！")

exceptExceptionase:

pass

4.圖片底色填充

deffullwhite(png_name):

im=Image.open(png_name)

x,y=im.size

try:

p=Image.new('RGBA',im.size,(255,255,255))#使用白色來(lái)填充背景,視情況更改

p.paste(im,(0,0,x,y),im)

p.save(png_name)

except:

pass

5.圖片壓縮

#compress_rate：數(shù)值越小照片越模糊

defresize(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代表圖片質(zhì)量，值越低越模糊

im_resize.save(name)

im.close()

6.獲取圖圖片大小

defget_size():

size=os.path.getsize(name)

returnsize/1024

7.png格式轉(zhuǎn)jpg

defpng_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代表圖片質(zhì)量，值越低越模糊

bg.save(jpg_name,quality=70)

im.close()

8.主函數(shù)

if__name__=='__main__':

foriinpaths:

name=os.path.basename()

if(name==os.path.basename(__file__)):

continue

size=get_size()

##照片壓縮

whilesize=900:

size=get_size()

resize()

removebg()

print("")

9.完整代碼

#人像分割

importos

importrequests

importbase64

importcv2

importnumpyasnp

fromPILimportImage

frompathlibimportPath

path=os.getcwd()

paths=list(Path(path).glob('*'))

defget_access_token():

url='/oauth/2.0/token'

data={

'grant_type':'client_credentials',#固定值

'client_id':'替換成你的APIKey',#在開放平臺(tái)注冊(cè)后所建應(yīng)用的APIKey

'client_secret':'替換成你的SecretKey'#所建應(yīng)用的SecretKey

res=requests.post(url,data=data)

res=res.json()

access_token=res['access_token']

returnaccess_token

defpng_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代表圖片質(zhì)量，值越低越模糊

bg.save(jpg_name,quality=70)

im.close()

#compress_rate：數(shù)值越小照片越模糊

defresize(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代表圖片質(zhì)量，值越低越模糊

im_resize.save(name)

im.close()

defget_size():

size=os.path.getsize(name)

returnsize/1024

deffullwhite(png_name):

im=Image.open(png_name)

x,y=im.size

try:

#使用白色來(lái)填充背景

#(alphabandaspastemask).

p=Image.new('RGBA',im.size,(255,255,255))

p.paste(im,(0,0,x,y),im)

p.save(png_name)

except:

pass

defremovebg():

try:

request_url="/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg"

#二進(jìn)制方式打開圖片文件

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)

ifresponse:

res=response.json()["foreground"]

png_name=name.split('.')[0]+".png"

withopen(png_name,"wb")asf:

data=base64.b64decode(res)

f.write(data)

fullwhite(png_name)

png_jpg(png_name)

os.remove(png_name)

print(name+"\t處理成功！")

exceptExceptionase:

pass

if__name__=='__main__':

foriinpaths:

name=os.pat