前面文章人像抠图 + OpenGL ES 还能这样玩？没想到吧，我们介绍了利用人像抠图算法生成的 mask 图，然后结合 OpenGL 可以产生一些有趣的效果。...抠图技术应用很广泛，比如很多手机的相机自带“人像留色”滤镜：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。...本文将基于开源的人像抠图算法模型和 OpenGL 做一个实时的人像分割 app , 该 app 目前已开源，感兴趣的同学可以参考该项目利用matting算法做一些有趣的特效。...accelerometer_sensor = nullptr; NanoDet* nanoDet = nullptr; }; 模型类封装的非常简单，Process 执行分割输出分割结果和 mask 图。...GLSurfaceView 的三个回调，主要就是借助于 GLSurfaceView 创建 OpenGL 渲染上下文环境，RenderVideoFrame 传入 matting 结果和相关的 mask 灰度图，
MODNet模型ONNX介绍 一键人像抠图，实时支持的模型，整个代码实现是基于Pytorch完成，通过脚本可以一键导出ONNX格式模型，官方提供了ONNXRUNTIME模型部署推理演示的Python版本代码...::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(gblob); 02 预测后处理 得到的推理后数据维度格式与输入相似，但是通道只有单个通道，通过阈值0.5分割为前景与背景，实现人像
做好了人像抠图 就可以设计各种各样的营销海报 对于淘宝等电商平台来说 可以大大降低设计成本 做好了人像抠图 你再也不需要去照相馆拍证件照 足不出户就可使用自己的照片一键生成 省时又省钱 做好了人像抠图...上网课/开会的时候 你还担心线上会议直播软件会暴露隐私吗 背景想换就换 宇宙星空还是高山大川 想去哪里就去哪里 要想做好这样的人像抠图，语义分割是远远不够用的。...我们会非常详细地讲解算法中的细节，帮助彻底消化算法原理； (2) 实践非常丰富：本次课程中一共已经包含了4个实践案例，分别为人脸嘴唇分割实战，缺陷分割实战，Image Matting人像抠图实战，Mask...(10) Image Matting人像抠图实战，包括抠图模型讲解，数据准备与读取，模型搭建，模型训练与测试。 (11) 实例分割模型实战，包括数据读取，模型搭建。...嘴唇分割与人像抠图项目实战效果展示 学习完你将掌握： (1) 语义分割的主流算法。 (2) 实例分割的主流算法。 (3) Image Matting的主流算法。
OpenGL ES 利用抠图算法实现人像留色 [人像留色] [人像留色] 人像留色的原理 现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样，称为广泛使用的基础算法。...[OpenGL ES 利用抠图算法实现人像留色] 首先利用分割算法获取到人像的 mask 图（灰度图），其中人像区域的灰度值大于 0 ，非人像区域的灰度值等于 0 。...在 shader 中，首先对 mask 图采样判断采样点是否位于人像区域，然后分别进行不同的处理。 获取人像 mask 图 那么如何获取人像 mask 图？...Github 上已经有很多大神开源了相关的分割或者抠图算法。...BackgroundMattingV2 [Real-Time High-Resolution Background Matting] 大名鼎鼎的 BackgroundMattingV2 算法，这也是本文所使用的抠图算法
OpenGL ES 利用抠图算法实现人像留色 首先利用分割算法获取到人像的 mask 图（灰度图），其中人像区域的灰度值大于 0 ，非人像区域的灰度值等于 0 。...在 shader 中，首先对 mask 图采样判断采样点是否位于人像区域，然后分别进行不同的处理。 获取人像 mask 图 那么如何获取人像 mask 图？...Github 上已经有很多大神开源了相关的分割或者抠图算法。 这里推荐 3 个比较受欢迎的开源项目。 Multi-Human-Parsing ?...Real-Time High-Resolution Background Matting 大名鼎鼎的 BackgroundMattingV2 算法，这也是本文所使用的抠图算法，主要特点就是实时、高分辨率...但是要在移动端落地的话，性能将会是很大的瓶颈，需要进行大量的算法优化，这也是目前大部分 AI 算法面临的问题：如何将 AI 算法落地到低算力平台。
选自arXiv 作者：Jizhizi Li、Dacheng Tao等 机器之心编译 编辑：魔王 相比于人像抠图，长相各异、浑身毛茸茸的动物似乎难度更大。...IEEE 会士 Jizhizi Li、陶大程等人开发了一个专门处理动物抠图的端到端抠图技术 GFM。...在这个图像和视频逐渐成为主流媒介的时代，大家早已对「抠图」习以为常，说不定还看过几部通过「抠图」拍摄的电视剧呢。然而，相比于人像抠图，长相各异、浑身毛茸茸的动物似乎难度更大。...那么，是否有专用于动物的抠图技术呢？IEEE 会士 Jizhizi Li、陶大程等人就开发了一个专门处理动物抠图的端到端抠图技术。 ?...为了解决这些问题，陶大程等人研究了语义和抠图细节，将任务分解为两个并行的子任务：高级语义分割和低级细节抠图。
工具内置了两个模型PP-Matting和PP-MattingV2，由于需要批量抠图，原本是想用MODNet的，可惜最新的模型官方不开源，旧模型扣的人物边缘有白边。最后发现了PP飞桨。...3、如果需要alpha图，可勾选输出-保留蒙版 注意事项 1、模型菜单内，效率优先为PP-MattingV2（默认），精度优先为PP-Matting，可根据具体需求选择。...2、如果使用精度优先，等待时间会比较长 3、工具使用CPU版的PaddlePaddle，非GPU版本 此工具模型仅适合抠人像，不建议抠物 测试效果 左边是抠图后的png，右边是原图。...（传到博客来后图片有压缩） 发丝效果处理的还不错，我测试的这张图由于发色跟背景色有些相似，部分地方的发丝没抠好，如果大家处理的图片效果不是太好的话可以自行放到PS里再修一下 下载地址 {cloud title...="AI一键抠图" type="default" url="https://pan.quark.cn/s/1a8b1e8754b1" password=""/}
之前写到了制作电子邀请函，本期就来说说如何制作一些素材， 也就是如何用PS抠图，看见一些好的图也能自己抠了。...开始之前当然是需要软件了，小编演示是用的PS 2015 64位的， 先说下抠图前准备，待抠的图案最好和背景颜色差别较大， 比如换证件照背景这种，这里就以换证件照背景来讲吧。...首先打开PS，点文件，打开，选择需要抠图的图片。 ? 然后右下角对着图层点右键，复制图层，弹出窗口直接点确定就好。 ? ? 然后把原来的图层删除。 ?...接下来，在把右下角的人像图层恢复显示， 并把背景图层拖到人像图层下方。 ? 然后我们开始清除原来的人像背景颜色，先选择人像图层， 然后使用魔棒工具，选择纯色背景，然后按DELETE键删除。 ?...这里仅仅是介绍如何换背景颜色，其实新建的那张纯色的背景， 可以替换成任何背景，操作都是一样的， 而抠图也不过是删除掉不需要的图案， 保留想要的图案而已，PS入门不难，多搜索解决方案。 ?
谈到人像抠图想必大家都不陌生。...人像抠图的场景可谓无所不在！然而现实中用户使用的终端多种多样，图片的输入组成也是千奇百怪，那么有没有好的方案让能够使用户在多个平台都获得好的体验效果呢？...小编遍历了Github，终于为大家找到了一个高性能且支持多端部署的人像抠图技术的解决方案PP-Seg，它不仅仅提供了多种精度的模型，并针对服务端、移动端、Web端多种使用场景进行了不同的优化，都获得超群的效果...针对人像标注样本少的问题，使用标注信息和背景图合成的方式进行数据生成，数据量的扩充提升了模型的精度。...优化损失函数 解决类别不均衡 人像在整张图片中所占的比例往往较小，存在前景背景类别占比不均衡的问题。
php //背景图和原图需要保持宽高要保持一样，这里的示例原图用的是蓝色背景 init(); function init(){ $old = '1.png'; $new = '2.png';...//创建一个png透明图 $img = imagecreatefrompng($old); setpng($img,$old,$new); } function setpng($imgid,$filename...,$savename){ $bg = 'bg.png';//背景图 $new = imagecreatefrompng($bg);//创建一个png透明图 list($width,$height...$imgid,$i,$k,$color); } } } } } $old指的是要处理的图片，指定为png格式 $new指的是处理后输出的图片名 $bg指的是背景图
colorMappedToDepthPointsPointer[i].Y; int depthX = (int)(colorMappedToDepthX + 0.5f); //colorimage的像素点的位置在景深图的对应位置
import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2....
大家平时在照相或者搜集一些图片的时候，往往发现图片的背景特别难看，或者是需要给人像换一个背景，这个技巧在影楼当中非常常见，因为很多在影楼当中拍摄的图片都是有背景颜色的，在后期人员进行图片处理和加工的时候可以将背景给换掉...但是对于不是专业后期人员的人来说，如何处理图片背景是一个比较复杂的工程，现在就来看一看如何处理图片背景。 如何处理图片背景？...有一些比较操作简单的制图软件，可以快捷的完成这个动作，直接将图片进行快捷抠图，然后替换背景就可以了。 如何给图片抠图？...给图片中的人物抠图是一个非常复杂的工作，不是专业的后期人员，很难将完整的人物图给抠出来，因为一些边角的地方是需要很精细的抠图动作的。...如果想要完整的抠图的话，可以使用photoshop软件，使用它的钢笔工具或者是磁性套索工具，直接将人物所有的轮廓给选定出来，然后进行边缘羽化就可以将图给抠出来了。 以上就是如何处理图片背景的相关内容。
图像抠图英文名叫 image matting，顾名思义就是将目标图像从背景中分离出来的一种图像处理技术。根据图像背景的复杂程度，一般分为纯色背景抠图（“绿幕”或者“蓝幕”）和自然图像抠图。...自然图像抠图 绿幕抠图对图像背景有苛刻的要求，现实中蓝绿纯色背景的图片太少，更多的是平时用手机或者相机拍摄的复杂背景的图片，这时候要想分离前景，就需要用到自然图像抠图技术。...原图 前景scribble 背景scribble 各种抠图算法做的事情，就是如何更准确更快速地通过用户指定的约束信息估计出未知区域的...抠图算法解出每个像素的α值后就可以生成一张α图，这张图前景是白色的，其余都是黑色的蒙板图，它和原图结合后就完成了抠图。 在 alphamatting 网站中对历年出现的45种抠图算法进行了评测和排名。...评测方法是使用8张不同类型图片做标准，测试每种算法在不同的trimap下对这些图片的抠图效果。从排名来看，2017年新出现的两种算法，抠图的效果相对最好。
path): # 将处理完成的图片导出至pic文件夹 rmbg.remove_background_from_img_file(os.path.join(path, pic)) 就能快速抠图了
前言 对于会PhotoShop的人来说，抠图是非常简单的操作了，有时候几秒钟就能扣好一张图。...不过一些比较复杂的图，有时候还是要画点时间的，今天就给大家带了一个非常快速简单的办法，用Python来批量抠取人像。 效果展示 开始吧，我也不看好什么自动抠图，总觉得不够精确，抠不出满意的图。...这张图片背景色比之前复杂一些，而且有渐变，我们来看看抠图后的效果如何： ? 这个原图背景不是白色，我就不弄黄色背景了，赶紧这个效果也还算满意，那么多人物的图片呢，我们再看看下面这张图片： ?...这个就比前面的都复杂的多，那么效果如何呢，我们来看看： ? 哈哈，不仅识别出了人，还把火炬识别出来并抠了出来。总的来说，在完成人物抠图方面还是没有什么问题的。 环境 看完效果，那么应该怎么实现呢？...实现抠图 实现抠图的代码很简单，大概分为下面几个步骤： 1.导入模块2.加载模型3.获取文件列表4.抠图 实现起来没有什么难度，为了方便读代码，我将代码写清楚一点： # 1、导入模块 import os
在设计过程中，抠图是一个不可避免的环节，但却常常让设计师们头疼不已。幸运的是，现在有一些免费的在线工具可以帮助你轻松解决这个问题。 接下来，让我们一起来详细了解一下这些抠图利器吧！...处理前 处理后 使用魔术刷可以轻松擦除图片中的小猫，我这里只保留小女孩的内容，实现抠图非常简单。...擦除前 擦除后 唯一需要提及的不足之处是下载高清图片需要支付费用，但整体而言，抠图体验还是相当不错的。...BgSub www.bgsub.cn 简洁易用的在线抠图工具，能够快速准确地识别并抠出照片中的主体部分。...特别适合那些需要快速抠出产品照片、人像或其他图像. 在获得初步抠图结果后，还可以通过微调工具进一步优化边缘，确保抠图的精确性和自然性。
如何选出汪星人呢？ 首先，使用你喜欢的选区工具比如“快速选择工具”框选出汪星人，如下图，不用太纠结边缘轮廓的精细度问题先。...腿毛比较复杂的部分，还可以选择左侧的“抹除调整工具”，直接在腿中间涂抹，让腿毛的选区更清晰精准 如下图操作所示 抹除调整工具”来细调 在调整边缘面板的上侧的“视图模式”选项区，则提供了多种模式来随时观察抠图效果...调整到满意程度时，可以来到输出选项区，根据需要勾选“净化颜色”选项，然后选择“新建带有图层面板的图层 这样可以不破坏原图，而且可以随时再次进行选区的调整，有利于多次设计 图层蒙版是个好东西 有时候，抠图完成后
例如可以按照图像的轮廓完整的抠图~~~~ 大家有木有好的方法抠个图出来咩~~~
step1：加载图片，转成灰度图。...cv2.findContours()函数第一个参数是要检索的图片，必须是为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图，我们在第三步用cv2.threshold()函数已经得到了二值图
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