这篇文章主要介绍了如何通过Python调用接口实现抠图并改底色的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇如何通过Python调用接口实现抠图并改底色文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

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一、注册百度AI账号，创建人像分割应用

• 百度人像分割主页：按步骤注册，登录，实名认证即可。

• 在控制台主页找到人体分析

创建应用

里面的需要填写的内容可以随便写，新用户要去领取免费资源，不然使用不了。

创建完成在应用列表记录 API Key、Secret Key的值 ，稍后要用。

至此，注册账号和创建应用的任务就完成了。

二、代码实现

1.引入库

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.获取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': '替换成你的API Key',  # 在开放平台注册后所建应用的API Key
        'client_secret': '替换成你的Secret Key'  # 所建应用的Secret Key
    }
    res = requests.post(url, data=data)
    res = res.json()
    access_token = res['access_token']
    return access_token

核心代码

def removebg():
    try:
        request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg"
        # 二进制方式打开图片文件
        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图片底色填充，视情况舍去
            png_jpg(png_name) #png格式转jpg,视情况舍去
            os.remove(png_name) #删除原png图片，视情况舍去
            print(name+"\t处理成功！")
    except Exception as e:
        pass

4.图片底色填充

def fullwhite(png_name):
    im = Image.open(png_name)
    x,y = im.size
    try:
        p = Image.new('RGBA', im.size, (255,255,255))        # 使用白色来填充背景,视情况更改
        p.paste(im, (0, 0, x, y), im)
        p.save(png_name)
    except:
        pass

5.图片压缩

#compress_rate：数值越小照片越模糊
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 代表图片质量，值越低越模糊
    im_resize.save(name)
    im.close()

6.获取图图片大小

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

7.png格式转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 代表图片质量，值越低越模糊
    bg.save(jpg_name,quality=70)
    im.close()

8.主函数

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

9.完整代码

#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': '替换成你的API Key',  # 在开放平台注册后所建应用的API Key
        'client_secret': '替换成你的Secret Key'  # 所建应用的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 代表图片质量，值越低越模糊
    bg.save(jpg_name,quality=70)
    im.close()

#compress_rate：数值越小照片越模糊
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 代表图片质量，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:
        # 使用白色来填充背景
        # (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"
        # 二进制方式打开图片文件
        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处理成功！")
    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()
        ##照片压缩
        while size >=900:
            size = get_size()
            resize()   
        removebg()
        print(" ")

[重要]使用前注意事项

1. 该程序会覆盖原文件，使用前请备份文件，以免造成数据丢失
2. 将程序复制到和待处理的照片同目录下，双击程序即可运行

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