基于Python实现人像雪景小程序

这里是基于Python实现人像雪景小程序完整攻略。

简介

本攻略将介绍如何基于Python实现人像雪景小程序，能够将输入的照片中的人像抠出来并添加上雪景效果。这个小程序的实现会涉及到以下技术：

• Python图片处理库PIL（Python Imaging Library）
• 神经网络模型MMDetection
• 算法OpenCV

实施步骤

步骤1：环境准备

为了实现代码运行，我们需要进行准备工作：

• 安装pip，以管理Python的依赖包
• 使用pip安装PIL、numpy、opencv-python、pycocotools、mmcv、mmdetection库（前两个库是PIL的依赖库，后面三个库用于神经网络模型的支持）

pip install pillow numpy opencv-python pycocotools mmcv mmdetection

步骤2：神经网络模型

我们需要使用MMDetection库中的预训练神经网络模型，用于实现人像的抠图操作。

示例代码：

from mmdet.apis import inference_detector, init_detector

config_file = 'configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py'
checkpoint_file = 'checkpoints/mask_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth'
model = init_detector(config_file, checkpoint_file)

img = 'test.jpg'
result = inference_detector(model, img)
model.show_result(img, result)

以上示例代码的配置文件和参数可以根据需要进行更改。

步骤3：人像抠图

在得到神经网络模型的预测结果后，我们需要将结果中的人像抠出来，生成一张透明背景的图片。

示例代码：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

confidence_threshold = 0.5               # 置信度阈值
class_id = 0                              # 要识别的目标类别

img_path = 'test.jpg'                     # 输入图片
img = cv2.imread(img_path)                 # 读取图片

mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)   # 创建掩膜
for bbox in result[class_id]:              # 遍历目标框
    score = bbox[-1]                       # 取出置信度
    if score > confidence_threshold:       # 通过阈值筛选框
        cv2.rectangle(img, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (255, 0, 0), 2)
        mask[bbox[1]:bbox[3], bbox[0]:bbox[2]] = 255

out = np.zeros_like(img)                   # 雄心胆大
out[mask==255] = img[mask==255]            # 抠出目标

image_PIL =Image.fromarray(cv2.cvtColor(out, cv2.COLOR_BGR2RGB))
image_PIL.save('out.png')                  # 输出为png图片

在上面的代码中，我们先通过MMDetection的API获取模型对于输入图片的预测结果，然后通过阈值选择置信度高的框，并生成对应的掩膜。接着，我们利用生成的掩膜将目标抠出，然后输出为一张透明背景的PNG图片。

步骤4：添加雪景效果

最后一步就是对人像抠出来的PNG图片添加雪景效果。我们可以使用OpenCV库中的图像处理算法，通过对图像中的像素进行操作，来实现添加雪景效果的目的。

示例代码：

img_path = 'out.png'
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 添加滤镜，增加亮度，增加对比度
img_filter = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,3,3,7,21)
img_filter = cv2.addWeighted(img_filter,1.5,img_filter,-0.5,0)

# 变灰
gray = cv2.cvtColor(img_filter, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 添加高斯模糊
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (51, 51), 0)

# 阈值处理，生成层叠细雪景
ret, mask = cv2.threshold(gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)

# 形态学变换，实现层叠效果
mask = cv2.dilate(mask,kernel,iterations = 5)
mask = cv2.erode(mask,kernel,iterations = 3)

res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

cv2.imwrite('out_snow.png',res)       # 输出带有雪景效果的png图片

在上面的代码中，我们首先对图片进行了滤镜处理，然后通过图像处理算法，生成了带有高斯模糊且带有层叠细雪景的透明PNG图片。

至此，基于Python实现人像雪景小程序的完整攻略就介绍完了，希望能对大家有所帮助。