本程序基于百度飞浆 PaddlePaddle 平台完成。

该程序通过DeepLabv3+模型完成一键抠图。

encoder-decoder进行多尺度信息的融合，同时保留了原来的空洞卷积和ASSP层，其骨干网络使用了Xception模型，提高了语义分割的健壮性和运行速率，在 PASCAL VOC 2012 dataset取得新的state-of-art performance，该PaddleHub Module使用百度自建数据集进行训练，可用于人像分割，支持任意大小的图片输入。

在完成一键抠图之后，通过视频的合成，实现有趣的应用！

程序实现

首先安装 paddlehub

pip install paddlehub==1.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

载入目标图片

# 待预测图片
img_name = 'ty.jpg'
test_img_path = ["./"+img_name]
#test_img_path = ["./meditation.jpg"]import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread(test_img_path[0]) # 展示待预测图片
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

加载预训练模型

import paddlehub as hubmodule = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg")input_dict = {"image": test_img_path}# execute predict and print the result
results = module.segmentation(data=input_dict)
for result in results:print(result)# 预测结果展示
test_img_path = "./humanseg_output/"+img_name.split('.')[0]+'.png'
img = mpimg.imread(test_img_path)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()

视频图像提取

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as npcap = cv2.VideoCapture("a.mp4")
i=1
while True:ret, frame = cap.read()if frame is None:breakelse:img = Image.fromarray(np.uint8(frame))img.save('./vedio_img/'+str(i)+".jpg")i+=1

图像合成

from PIL import Image
import numpy as npdef blend_images(fore_image, base_image, img_num):
#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('./vedio_img_out/'+str(img_num)+".jpg")

设定何时进入画面

import os# 合成几张图片
path = './vedio_img/'
filelist = os.listdir(path)
img_num = len(filelist)# 你想在第几张图片的时候跳进视频
jump_in = 108for i in range(jump_in,img_num):blend_images('./humanseg_output/'+img_name.split('.')[0]+'.png', './vedio_img/'+str(i+1)+".jpg", i+1)

其他部分用原始画面

# 其他部分我们用原来提取的图片
for i in range(jump_in):b_img = Image.open('./vedio_img/'+str(i+1)+".jpg").convert('RGB')s_img = Image.fromarray(np.uint8(b_img))s_img.save('./vedio_img_out/'+str(i+1)+".jpg")

最后合成视频

# 合成视频
import cv2
import os# 查看原始视频的参数
cap = cv2.VideoCapture("a.mp4")
ret, frame = cap.read()
height=frame.shape[0]
width=frame.shape[1]
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  #返回视频的fps--帧率
size=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)  #返回视频的宽，等同于frame.shape[1]
size1=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)  #返回视频的高，等同于frame.shape[0]#把参数用到我们要创建的视频上
video = cv2.VideoWriter('b.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v'), fps, (width,height)) #创建视频流对象path = './vedio_img_out/'
filelist = os.listdir(path)
img_num = len(filelist)for i in range(img_num):#if item.endswith('.jpg'):   #判断图片后缀是否是.pngitem = path + str(i+1) + '.jpg' img = cv2.imread(item)  #使用opencv读取图像，直接返回numpy.ndarray 对象，通道顺序为BGR ，注意是BGR，通道值默认范围0-255。video.write(img)        #把图片写进视频
video.release() #释放

利用 moviepy 把原视频的音频合成到我们新的视频上

# 提取原音频，合成到新的视频上
from moviepy.editor import *
video_o = VideoFileClip("a.mp4")
videoclip = VideoFileClip("b.mp4")
audio_o = video_o.audiovideoclip2 = videoclip.set_audio(audio_o)videoclip2.write_videofile("c.mp4")

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