paddlehub之ps扣图合成

import paddlehub as hub
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg # 待抠图照片
image = 'ce.jpg'
# 背景
background = 'ce10.jpg'
# 合成照片名称
save_image = 'save_image.jpg'human_seg = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg")
result = human_seg.segmentation(images=[cv2.imread(image)],visualization=True)
#print(result[0]['save_path'])
# or
# result = human_seg.segmentation(paths=['/PATH/TO/IMAGE'])
# 预测结果展示test_img_path = result[0]['save_path']
#print(test_img_path)#cv2.imwrite('mei',img)def blend_images(fore_image, base_image):"""将抠出的人物图像换背景fore_image: 前景图片，抠出的人物图片base_image: 背景图片"""# 读入图片base_image = Image.open(base_image).convert('RGB')fore_image = Image.open(fore_image).resize(base_image.size)# 图片加权合成scope_map = np.array(fore_image)[:,:,-1] / 255scope_map = scope_map[:,:,np.newaxis]scope_map = np.repeat(scope_map, repeats=3, axis=2)res_image = np.multiply(scope_map, np.array(fore_image)[:,:,:3]) + np.multiply((1-scope_map), np.array(base_image))#保存图片res_image = Image.fromarray(np.uint8(res_image))res_image.save('mei.jpg')blend_images(test_img_path, background)# 展示合成图片
plt.figure(figsize=(10,10))
img = mpimg.imread(save_image)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

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