如何通過Python調(diào)用接口實現(xiàn)摳圖并改底色

這篇文章主要介紹了如何通過Python調(diào)用接口實現(xiàn)摳圖并改底色的相關(guān)知識，內(nèi)容詳細(xì)易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇如何通過Python調(diào)用接口實現(xiàn)摳圖并改底色文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

一、注冊百度AI賬號，創(chuàng)建人像分割應(yīng)用

• 百度人像分割主頁：按步驟注冊，登錄，實名認(rèn)證即可。

• 在控制臺主頁找到人體分析

創(chuàng)建應(yīng)用

里面的需要填寫的內(nèi)容可以隨便寫，新用戶要去領(lǐng)取免費資源，不然使用不了。

創(chuàng)建完成在應(yīng)用列表記錄 API Key、Secret Key的值 ，稍后要用。

至此，注冊賬號和創(chuàng)建應(yīng)用的任務(wù)就完成了。

二、代碼實現(xiàn)

1.引入庫

import os
import requests
import base64
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from pathlib import Path

path = os.getcwd()
paths = list(Path(path).glob('*'))

2.獲取Access Token

def get_access_token():
    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'
    data = {
        'grant_type': 'client_credentials',  # 固定值
        'client_id': '替換成你的API Key',  # 在開放平臺注冊后所建應(yīng)用的API Key
        'client_secret': '替換成你的Secret Key'  # 所建應(yīng)用的Secret Key
    }
    res = requests.post(url, data=data)
    res = res.json()
    access_token = res['access_token']
    return access_token

核心代碼

def removebg():
    try:
        request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg"
        # 二進制方式打開圖片文件
        f = open(name, 'rb')
        img = base64.b64encode(f.read())
        params = {"image":img}
        access_token = get_access_token()
        request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
        headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
        response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
        if response:
            res = response.json()["foreground"]
            png_name=name.split('.')[0]+".png"
            with open(png_name,"wb") as f:
                data = base64.b64decode(res)
                f.write(data)
            fullwhite(png_name) #png圖片底色填充，視情況舍去
            png_jpg(png_name) #png格式轉(zhuǎn)jpg,視情況舍去
            os.remove(png_name) #刪除原png圖片，視情況舍去
            print(name+"\t處理成功！")
    except Exception as e:
        pass

4.圖片底色填充

def fullwhite(png_name):
    im = Image.open(png_name)
    x,y = im.size
    try:
        p = Image.new('RGBA', im.size, (255,255,255))        # 使用白色來填充背景,視情況更改
        p.paste(im, (0, 0, x, y), im)
        p.save(png_name)
    except:
        pass

5.圖片壓縮

#compress_rate：數(shù)值越小照片越模糊
def resize(compress_rate = 0.5):
    im = Image.open(name)
    w, h = im.size
    im_resize = im.resize((int(w*compress_rate), int(h*compress_rate)))
    resize_w, resieze_h = im_resize.size
    #quality 代表圖片質(zhì)量，值越低越模糊
    im_resize.save(name)
    im.close()

6.獲取圖圖片大小

def get_size():
    size = os.path.getsize(name)
    return size / 1024

7.png格式轉(zhuǎn)jpg

def png_jpg(png_name):
    im = Image.open(png_name)
    bg=Image.new('RGB',im.size,(255,255,255))
    bg.paste(im)
    jpg_name = png_name.split('.')[0]+".jpg"
    #quality 代表圖片質(zhì)量，值越低越模糊
    bg.save(jpg_name,quality=70)
    im.close()

8.主函數(shù)

if __name__ == '__main__':
    for i in paths:
        name = os.path.basename(i.name)
        if(name==os.path.basename(__file__)):
            continue
        size = get_size()
        ##照片壓縮
        while size >=900:
            size = get_size()
            resize()   
        removebg()
        print(" ")

9.完整代碼

#人像分割
import os
import requests
import base64
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from pathlib import Path

path = os.getcwd()
paths = list(Path(path).glob('*'))

def get_access_token():
    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'
    data = {
        'grant_type': 'client_credentials',  # 固定值
        'client_id': '替換成你的API Key',  # 在開放平臺注冊后所建應(yīng)用的API Key
        'client_secret': '替換成你的Secret Key'  # 所建應(yīng)用的Secret Key
    }
    res = requests.post(url, data=data)
    res = res.json()
    access_token = res['access_token']
    return access_token
def png_jpg(png_name):
    im = Image.open(png_name)
    bg=Image.new('RGB',im.size,(255,255,255))
    bg.paste(im)
    jpg_name = png_name.split('.')[0]+".jpg"
    #quality 代表圖片質(zhì)量，值越低越模糊
    bg.save(jpg_name,quality=70)
    im.close()

#compress_rate：數(shù)值越小照片越模糊
def resize(compress_rate = 0.5):
    im = Image.open(name)
    w, h = im.size
    im_resize = im.resize((int(w*compress_rate), int(h*compress_rate)))
    resize_w, resieze_h = im_resize.size
    #quality 代表圖片質(zhì)量，值越低越模糊
    im_resize.save(name)
    im.close()
    
def get_size():
    size = os.path.getsize(name)
    return size / 1024
    
def fullwhite(png_name):
    im = Image.open(png_name)
    x,y = im.size
    try:
        # 使用白色來填充背景
        # (alpha band as paste mask).
        p = Image.new('RGBA', im.size, (255,255,255))
        p.paste(im, (0, 0, x, y), im)
        p.save(png_name)
    except:
        pass

def removebg():
    try:
        request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg"
        # 二進制方式打開圖片文件
        f = open(name, 'rb')
        img = base64.b64encode(f.read())
        params = {"image":img}
        access_token = get_access_token()
        request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
        headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
        response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
        if response:
            res = response.json()["foreground"]
            png_name=name.split('.')[0]+".png"
            with open(png_name,"wb") as f:
                data = base64.b64decode(res)
                f.write(data)
            fullwhite(png_name)
            png_jpg(png_name)
            os.remove(png_name)
            print(name+"\t處理成功！")
    except Exception as e:
        pass

if __name__ == '__main__':
    for i in paths:
        name = os.path.basename(i.name)
        if(name==os.path.basename(__file__)):
            continue
        size = get_size()
        ##照片壓縮
        while size >=900:
            size = get_size()
            resize()   
        removebg()
        print(" ")

[重要]使用前注意事項

1. 該程序會覆蓋原文件，使用前請備份文件，以免造成數(shù)據(jù)丟失
2. 將程序復(fù)制到和待處理的照片同目錄下，雙擊程序即可運行

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