ps背景复杂如何抠人物

背景复杂如何抠掉人物？

在图像处理中，抠图是指通过图像分割技术将图像中的不同物体分离出来。但是，当图像的背景比人物复杂时，抠图工作就会变得异常困难。在这种情况下，我们需要一些基于深度学习模型的方法来帮助我们解决这个问题。

使用Mask R-CNN算法进行抠图

Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN框架的实例分割算法，在Faster R-CNN模型的基础上增加了分割网络分支，使得它可以同时完成物体检测和分割任务。Mask R-CNN算法在处理复杂背景图像时，具有更好的准确性和鲁棒性。

"""
使用Mask R-CNN算法抠掉人物
"""

import cv2
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 载入Mask R-CNN模型
model = ...

# 加载需要抠图的图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 预处理图像
preprocessed_image = ...

# 利用Mask R-CNN算法得到分割结果
result = model.predict(preprocessed_image)

# 获得分割结果的掩码
mask = result['mask']

# 将掩码转化为二值图像
mask = np.where(mask > 0.5, 1, 0)

# 将掩码应用到原图像上，得到抠图结果
mask = np.repeat(mask, 3, axis=2)
masked_image = np.multiply(image, mask)

# 显示抠图结果
plt.imshow(masked_image)
plt.show()

使用OpenCV自带的GrabCut算法进行抠图

OpenCV自带的GrabCut算法是一种基于图像分割的抠图算法，它采用迭代操作的方式在图像中找到最优的前景和背景区域。GrabCut算法需要我们手动在图像中标注前景和背景所在的区域。

"""
使用OpenCV自带的GrabCut算法抠下人物
"""

import cv2
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载需要抠图的图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 前景和背景的掩码初始化
mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)

# 人工标注前景和背景所在的矩形区域
rect = (x, y, w, h)
cv2.grabCut(image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

# 生成前景和背景的掩码
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')

# 将掩码应用到原图像上，得到抠图结果
masked_image = cv2.multiply(image, mask2)

# 显示抠图结果
plt.imshow(masked_image)
plt.show()

使用深度学习模型和GrabCut算法进行抠图

结合使用分割模型和GrabCut算法的方法，在保证分割准确性的前提下，能够更加有效地去除背景中的残留部分，提高抠图的质量。

"""
使用深度学习模型和GrabCut算法抠下人物
"""

import cv2
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载需要抠图的图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 载入深度学习分割模型
model = ...

# 预处理图像
preprocessed_image = ...

# 利用模型得到分割结果
result = model.predict(preprocessed_image)

# 将掩码应用到原图像上，得到分割结果
mask = result['mask']
mask = np.where(mask > 0.5, 1, 0)
mask = np.repeat(mask, 3, axis=2)
segmented_image = np.multiply(image, mask)

# 前景和背景的掩码初始化
segmented_image = np.uint8(segmented_image)
mask = cv2.cvtColor(segmented_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
mask = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 人工标注前景和背景所在的矩形区域
rect = (x, y, w, h)
bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
cv2.grabCut(image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

# 生成前景和背景的掩码
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')

# 将掩码应用到分割结果上，得到抠图结果
masked_image = cv2.multiply(segmented_image, mask2)

# 显示抠图结果
plt.imshow(masked_image)
plt.show()