Python 幾行代碼實作一鍵摳圖，收費應用 BYEBYE

⛳️ 需求來源

好友 A：橡皮擦，可否提供網頁，上傳帶人像的圖檔，然後可以直接摳圖，最好直接生成 PNG 圖檔下載下傳。

橡皮擦：每天需要調用多少次？

好友 A：大概 100 次吧。

橡皮擦：妥了，給你寫個免費的吧。

本案例的實戰需求是對圖檔進行摳圖，每日請求量為 100，來源依舊是好友求助，既然日請求量不大，那某智能雲的人像分隔接口就可以使用了，申請之後，其贈送了 10000 次，每秒限制 2 次請求，足夠使用。

從官方下載下傳 Python API SDK 之後，得到下圖所示目錄：

然後進入該目錄執行下述指令安裝 SDK

python setup.py build
python setup.py install
           

安裝成功之後就可以通過

pip list

檢視相關資料。

接下來需要建立一個

AipBodyAnalysis

，該對象是後續處理人像分析的核心對象。

建立

show_people.py

檔案，輸入如下代碼：

from aip import AipBodyAnalysis

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '你的 App ID'
API_KEY = '你的 Api Key'
SECRET_KEY = '你的 Secret Key'

client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
           

其中

App ID

，

Api Key

，

Secret Key

都需要提前在平台方申請使用。

接下來就可以使用人像分隔主體函數了，代碼如下：

client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
""" 讀取圖檔 """
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

image = get_file_content('./demo.png')

""" 調用人像分割 """
ret = client.bodySeg(image)

print(ret)
           

代碼用到的測試圖為：

運作後提示

ModuleNotFoundError: No module named 'chardet'

，使用

pip install chardet

安裝缺少子產品。

上述

client.bodySeg(image)

函數的參數如下所示：

• image

  ：圖像資料，base64 編碼，要求 base64 編碼後大小不超過 4M，最短邊至少 15px，最長邊最大 4096px,支援 jpg/png/bmp 格式；

• type

  ：可以通過設定 type 參數，自主設定傳回哪些結果圖，避免造成帶寬的浪費
  • 可選值說明：
    • labelmap - 二值圖像，需二次處理方能檢視分割效果
    • scoremap - 人像前景灰階圖
    • foreground - 人像前景摳圖，透明背景
  • type 參數值可以是可選值的組合，用逗号分隔；如果無此參數預設輸出全部 3 類結果圖

基于上述配置，在方法調用時添加參數，擷取人像前景摳圖。

""" 如果有可選參數 """
options = {}
options["type"] = "foreground"

""" 帶參數調用人像分割 """
ret = client.bodySeg(image, options)
print(ret)
           

傳回參數清單如下所示：

• labelmap

  ：分割結果圖檔，base64 編碼之後的二值圖像，需二次處理方能檢視分割效果

• scoremap

  ：分割後人像前景的 scoremap，歸一到 0-255，不用進行二次處理，直接解碼儲存圖檔即可。Base64 編碼後的灰階圖檔案，圖檔中每個像素點的灰階值 = 置信度 * 255，置信度為原圖對應像素點位于人體輪廓内的置信度，取值範圍[0, 1]

• foreground

  ：分割後的人像前景摳圖，透明背景，Base64 編碼後的 png 格式圖檔，不用進行二次處理，直接解碼儲存圖檔即可。将置信度大于 0.5 的像素摳出來，并通過 image matting 技術消除鋸齒

• person_num

  ：檢測到的人體框數目

• person_info

  ：人體框資訊

此時輸出

person_num

就可以獲得人像數量，測試代碼如下所示。

ret = client.bodySeg(image, options)
print(ret["person_num"]) # 輸出 1
           

""" 帶參數調用人像分割 """
ret = client.bodySeg(image, options)
data = ret["foreground"]

data = base64.b64decode(data)
# 生成圖檔
with open("./fore.png",'wb') as f:
    f.write(data)