计算机视觉的应用18-一键抠图人像与更换背景的项目应用，可扩展批量抠图与背景替换-编程知识

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用18-一键抠图人像与更换背景的项目应用，可扩展批量抠图与背景替换。该项目能够让你轻松地处理和编辑图片。这个项目的核心功能是一键抠图和更换背景。这个项目能够自动识别图片中的主体，然后将其从背景中抠出来。这个过程不需要你进行任何复杂的操作，只需要一键点击，就可以得到一个有透明背景的PNG图片。该项目还提供了更换背景的功能。你可以选择使用简约的纯色为背景着色，或者使用其他的图片作为全新的背景。这样，你就可以根据自己的需要，为图片创造出各种不同的视觉效果。后续还会提供一些其他的图片编辑功能，比如改图、修图和美图应用。这些功能都是一键操作，非常方便易用。该项目应用是一个强大而又便捷的图片处理工具，无论你是专业的设计师，还是普通的用户，都可以通过这个项目，轻松地处理和编辑图片，实现你的创意想法。

目录：

项目应用概述
一键人像抠图的原理
模型结构详解
数据标注过程
标注的形式
训练过程
一键人像抠图的代码实现
未来发展趋势

1. 项目应用概述

一键人像抠图与更换背景的应用广泛，例如在摄影后期制作、影视制作、广告设计等领域。只需要一键就能准确抠出人像，再将人像放置在新的背景之中，极大地提高了工作效率。

2. 一键人像抠图的原理

一键人像抠图主要通过深度学习的方法实现。首先，模型会对整个图像进行语义分割，识别出图像中的人物部分。然后，对人物部分和背景部分进行精细的边缘处理，实现准确的抠图效果。

一键人像抠图其核心是基于像素的分类问题。我们将输入图像的每个像素归类为特定类别（例如人物或背景）。这个过程可以被看作是对每个像素进行分类的概率问题。其中，常用的方法有Softmax函数，它可以将一个含任意实数的K维向量“压缩”到另一个K维实向量中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。

3. 模型结构详解

人像抠图的模型通常由两部分组成：特征提取网络和语义分割网络。特征提取网络首先提取出图像的基本特征，然后语义分割网络根据这些特征进行精确的分割。常见的模型有U-Net，它的优点是可以在保证分割精度的同时，大幅度减少计算量。

模型U-Net其结构为编码器-解码器结构。编码器用于抽取图像特征，解码器则用于将这些特征映射回原始图像的空间分辨率，以进行像素级别的预测。

4. 数据标注过程

抠图模型的训练需要大量标注过的图像数据。标注过程一般包括以下步骤：
首先，选择要标注的原始图像。这些图像可以来自于公开的数据集，也可以是自己收集的图像。接下来，对每一个原始图像进行标注。标注的目标是区分出图像中的人物和背景。这通常需要专业的图像处理软件和经验丰富的标注员来完成。
最后，将标注好的图像和对应的原始图像一起，作为训练数据供模型学习。

5. 标注的形式

标注的结果通常以掩膜（mask）的形式存在，也就是一张与原始图像大小相同的二值图像。在这张图像中，人物部分的像素值为1，背景部分的像素值为0。这种方式可以清晰地区分出人物和背景，方便模型进行学习。

我们需要注意：对于一些复杂的情况，例如人物的头发、玻璃等半透明物体，可能需要使用更细粒度的标注，例如alpha通道。Alpha通道可以表示像素的透明度，范围通常在0（完全透明）到1（完全不透明）之间。

6. 训练过程

模型的输入数据通常是RGB图像，输出数据则是与输入图像大小相同的分割图，其中每个像素的值表示其所属的类别。模型训练的目标是最小化预测的分割图与真实分割图之间的差异，常用的损失函数有交叉熵损失。

在训练过程中，常用的优化器有Adam，它结合了AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点，能够自适应地调整学习率，从而在训练初期快速收敛，训练后期则能保持较小的学习率，确保模型的稳定性。

7. 一键人像抠图的代码实现

我们用快速方法实现一键人像抠图，利用到ModelScope库，ModelScope是阿里推出的开源仓库，它提供了接口和实现，允许开发者进行模型推理、训练和评估。特别是，通过丰富的API抽象层，ModelScope库提供了统一的体验，可以探索跨越CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的最新模型。
这里需要安装modelscope第三方库，可以用以下命令，只安装modelscope[cv]的cv形式，即计算机视觉部分。

pip install "modelscope[cv]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

import cv2
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.outputs import OutputKeys
import time
from PIL import Imagedef portrait_person(image_path,out_path,color):portrait_matting = pipeline(Tasks.portrait_matting, model='damo/cv_unet_image-matting')result = portrait_matting(image_path)timestamp = str(int(time.time()))cv2.imwrite(out_path, result[OutputKeys.OUTPUT_IMG])# 打开已经扣好的图片和背景图片foreground_image = Image.open(out_path)print(foreground_image.size)# background_image = Image.open('bk3.jpg')background_image = Image.new('RGB', foreground_image.size, color=color)# 调整已经扣好的图片大小和位置（可选）resized_foreground = foreground_image.resize(foreground_image.size)# 创建一个新的图像对象作为融合后的图像merged_image = background_image.copy()# 将已经扣好的图片粘贴到背景图片上merged_image.paste(resized_foreground, (0,0), mask=resized_foreground)# 保存融合后的图片merged_image.save(out_path)return out_pathif __name__ == "__main__":input_path = "input1.jpg"out_path = "results.png"color = (255, 192, 203) # 粉红色的 RGB 值portrait_person(input_path,out_path,color)