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5 行 Python 代码实现一键视频抠像

最编程 2024-04-12 07:29:03
...
在视频创作过程中，有时会遇到人像抠图的需求，最一般的做法是使用PR、AE等工具将视频中的每一帧图像手动抠图。这么繁琐的步骤在理工男面前简直是不可存在的，那么有什么简单的方法能快速抠图吗？当然有啦，接下来给大家介绍如何使用PaddleHub一键视频人像抠图。


效果展示




首先展示一些抠图完毕的小片段，上一秒我还在家里的小房间，下一秒我就出现在了土耳其。



那顺便去看看埃菲尔铁塔呗。


到洛杉矶的海边散散步。


到上海欢乐谷锻炼锻炼身体。


最后到东京的观景台上看个日落


视频效果是不是很逼真呢，一天环游世界不是梦哈哈哈……

其实这些人像素材都是在房间里拍摄，然后使用PaddleHub工具库一键抠图，最后使用PR进行后期创作的，接下来介绍下如何操作吧。


这是如何实现的？




关注飞桨的小伙伴是否还记得前几天推过的别再用PS了，我用5行Python代码就实现了批量抠图，视频人像抠图也是类似的，只要把视频的每一帧图像所含有的人像提取出来，然后加上背景重新合成视频就可以啦。大体的步骤知道了，那接下来开始实践吧。
哦对了，还得有一段含有人像的素材，小伙伴们可以自己拍摄或者从网络搜集。

01
安装必要组建


需要安装的是飞桨框架和PaddleHub工具库，安装步骤可以参考别再用PS了，我用5行Python代码就实现了批量抠图。或者直接阅读原文进入飞桨官网查看安装步骤。

02
人像抠图制作素材

由于目前PaddleHub人像抠图模型API的输入是单张图像的路径，故需要先将视频的每一帧图像分离存储后才能进行抠图。当然也可以通过修改模型的源码，将API的输入修改成图像输入，这样就省去了视频分离存储的步骤，具体的源码可以参考：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/370260 ，这里主要介绍前一种方法。

2.1 导入所有相关模块



    
    
    
import cv2
    
      
 
     
     
     
import os
    
      
 
     
     
     
import numpy 
    
      
 
     
     
     as np
    
      
 
     
     
     
from PIL 
    
      
 
     
     
     import Image
    
      
 
     
     
     
import paddlehub 
    
      
 
     
     
     as hub


2.2 将视频内图像分离存储



    
    
    

     
     
     
 
      
    def CutVideo2Image(video_path, img_path):
    
      
 
     
     
     
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    
      
 
     
     
     
    
    
      
 
     
     
     index = 
    
      
 
     
     
     0
    
      
 
     
     
     
    
    
      
 
     
     
     while(True):
    
      
 
     
     
     
        ret,frame = cap.read() 
    
      
 
     
     
     
        
    
      
 
     
     
     if ret:
    
      
 
     
     
     
            cv2.imwrite(img_path + 
    
      
 
     
     
     '%d.jpg' % 
    
      
 
     
     
     index, frame)
    
      
 
     
     
     
            
    
      
 
     
     
     index += 
    
      
 
     
     
     1
    
      
 
     
     
     
        
    
      
 
     
     
     else:
    
      
 
     
     
     
            
    
      
 
     
     
     break
    
      
 
     
     
     
    cap.release()
    
      
 
     
     
     
    
    
      
 
     
     
     print(
    
      
 
     
     
     'Video cut finish, all %d frame' % 
    
      
 
     
     
     index)
该步骤将会把每一帧图像保存到本地目录。

2.3 导入模型进行人像抠图



    
    
    
def GetHumanSeg(frame_path, out_path):
    
      
 
     
     
     
    
    
      
 
     
     
     # 加载模型
    
      
 
     
     
     
    module = hub.Module(name=
    
      
 
     
     
     "deeplabv3p_xception65_humanseg")
    
      
 
     
     
     
    
    
      
 
     
     
     # 配置
    
      
 
     
     
     
    test_img_path = [os.path.join(frame_path, fname) 
    
      
 
     
     
     for fname 
    
      
 
     
     
     in os.listdir(in_path)]
    
      
 
     
     
     
    input_dict = {
    
      
 
     
     
     "image": test_img_path}
    
      
 
     
     
     

    results = module.segmentation(data=input_dict, output_dir=out_path)
    
      
 
     
     
     
    
    
      
 
     
     
     # Tips：使用GPU加速需安装paddlepaddle-gpu
    
      
 
     
     
     
    
    
      
 
     
     
     # results = module.segmentation(data=input_dict, use_gpu = gpu, batch_size = 10,output_dir=out_path)
该步骤将会把人像提取并保存为png至本地

2.4 生成绿幕并与人像合成


为什么要使用绿幕呢，主要是为了后续在视频后期软件里方便使用素材。当然熟悉Python的同学也可以直接使用一些Python模块进行视频后期。但是在这里还是推荐使用PR、AE这类专业软件，可以方便地对素材进行缩放、变速、位置处理、以及添加特效等操作。更重要的是，可以对素材进行调色，与新的背景更好地融合。 

    
    
    

     
       
  
      
      
      
def init_canvas(width, height, color=(255, 255, 255)):
    canvas = np.ones((height, width, 3), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas
# 生成绿幕

def GetGreenScreen(size, out_path):
    canvas = init_canvas(size[0], size[1], color=(0, 255, 0))
    cv2.imwrite(out_path, canvas)

def BlendImg(fore_image, base_image, output_path):

						

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