百度飞桨AI抠图+图片合成

考虑到本科学校校庆即将到来，而又刚好学习了百度飞桨AI抠图以及图片合成的相关课程，因而想合成一张自己和本科学校的合照。（由于才疏学浅，略有翻车，请见谅）
使用工具：百度PaddleHub DeepLabv3+模型(deeplabv3p_xception65_humanseg)
python 3.7 matplotlib PIL numpy 库
DeepLabv3+模型主要进行抠图的处理
PIL numpy库主要是对图片参数进行处理
整体操作很简单，本人直接利用百度 AI studio在线平台进行的操作，具体代码如下：

首先导入库，然后查看自身需要合成的照片
# 待合成图片
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，因为只有一张照片img = mpimg.imread(test_img_path[i])plt.figure(figsize=(10,10))#显示图片展示尺寸plt.imshow(img)plt.axis('off')plt.show()第二步加载模型（抠图的部分），一键导入模型，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)# 抠图结果展示
test_img_path = "./humanseg_output/me1.png"
img = mpimg.imread(test_img_path)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()from PIL import Image
import numpy as np
第三步：进行图片合成
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)#表示将矩阵沿着每个元素复制3次res_image = np.multiply(scope_map, np.array(fore_image)[:,:,:3]) + np.multiply((1-scope_map), np.array(base_image))#保存图片res_image = Image.fromarray(np.uint8(res_image))res_image.save("blend_res_img.jpg")blend_images('./humanseg_output/me1.png', 'csu.jpg')# 展示合成图片
plt.figure(figsize=(10,10))
img = mpimg.imread("./blend_res_img.jpg")
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

整体抠图完成，速度很快，无奈初学，还有PIL库很多内容都不懂，希望继续努力，多多进步，最后祝母校合并20年快乐。
改进方向：如何对图片更加细化，因为观察抠图可以发现有些部分并没有去除（是否可以通过后期代码进行消除）
可以利用PIL库对扣完的图片进行色彩调色，同时发现扣完的图清晰度下降，可以利用PIL库进行进一步的锐化处理，提高图片的辨识度。

文档存放地址
抠图原图
抠图后（效果超级明显，当然也会发现裤子部分会有些许瑕疵，主要是本人黑色衣服和黑色的图片背景，有些难以识别）

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