图片加文字如何制作—百度飞桨AI抠图+图片合成

日期:2021-02-11 类型:微信小程序 

关键词:小程序制作流程,抽奖小程序,微信小程序怎么开店,小程序码生成,小程序模版

考虑到到到高校大学本科学校校庆即将到来,而又正好学习培训学习培训了百度搜索检索飞桨AI抠图以及相片转化成的相关课程内容內容,因而想转化成一张本身和高校大学本科学校的合照。(由于少见多怪,稍微车翻,请见谅)
运用专用型专用工具:百度搜索检索PaddleHub DeepLabv3+实体线实体模型(deeplabv3p_xception65_humanseg)
python 3.7

最开始导进库,接着查寻自身务必转化成的照片# 待转化成相片test_img_path = ["./me1.jpg"]import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg for i in range(len(test_img_path)):#可以不用此语句,因为唯一一张照片 img = mpimg.imread(test_img_path[i]) plt.figure(figsize=(10,10))#显示信息信息内容相片呈现规格型号 plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show() 第二步加载实体线实体模型(抠图的一一部分),一键导进实体线实体模型,方便快捷方便快捷import paddlehub as hubmodule = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg")input_dict = {"image": test_img_path}results = module.segmentation(data=input_dict)for result in results: print(result)# 预测分析剖析结果呈现test_img_path = "./humanseg_output/me1.png"img = mpimg.imread(test_img_path)plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show()from PIL import Imageimport numpy as np第三步:进行相片转化成def blend_images(fore_image, base_image): """ 将抠出的人物角色图像换状况 fore_image: 销售市场市场前景相片,抠出的人物角色相片 base_image: 状况相片 """ # 读入相片 base_image = Image.open(base_image).convert('RGB') fore_image = Image.open(fore_image).resize(base_image.size) # 相片加权转化成 scope_map = np.array(fore_image)[:,:,-1] / 255 scope_map = scope_map[:,:,np.newaxis] scope_map = np.repeat(scope_map, repeats=3, axis=2)#说明将引流方法引流矩阵沿着每个原素复制3次 res_image = np.multiply(scope_map, np.array(fore_image)[:,:,:3]) + np.multiply((1-scope_map), np.array(base_image)) #存储相片 res_image = Image.fromarray(np.uint8(res_image)) res_image.save("blend_res_img.jpg") blend_images('./humanseg_output/me1.png', 'csu.jpg')# 呈现转化成相片plt.figure(figsize=(10,10))img = mpimg.imread("./blend_res_img.jpg")plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show()

整体抠图开展,速度快速,没法怎奈初学,也是有PIL库很多内容都不懂,希望再度努力,多多的的发展趋势,最后祝母校合并二十年高兴。
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