今天继续和大家分享实战项目。使用深度学习算法更换证件照背景，UI界面，从此告别影楼。让我们了解一下这个项目。源码和开源地址在文末。没有冗长的文字，没有冗余的代码，只有通俗的解释。1.思路先看最终效果。效果图左侧为原图，右侧为更换背景后的图片。它支持更换任何颜色的背景。项目的实现思路很简单：用户上传原图后，使用训练好的人像分割模型将人像裁剪出来，并在新的背景上展示裁剪后的图片。2.模型图像分割是将图片根据内容分成不同的部分。分块，如下图所示：与图像分类和检测相比，图像分割是一个更精细的工作，因为需要对每个像素点进行分类，准确勾勒出物体的轮廓。本项目的图像（人像）分割使用的是PaddlePaddle提供的deeplabv3p_xception65_humanseg模型。该模型基于DeepLabv3+，使用百度自建数据集训练，可用于人像分割，支持任意尺寸图片输入。DeepLabv3+是谷歌DeepLab语义分割系列网络的最新作品。这里所说的语义分割是图像分割的一种。DeepLabv3+的网络结构如下：DeepLabv3+DeepLabv3+通过encoder-decoder融合多尺度信息。编码器是原来的DeepLabv3，但是DCNN使用改进的Xception来提高语义分割的鲁棒性和速度。解码器是DeepLabv3+相比DeepLabv3新增的，将底层特征与高层特征进一步融合，提高了分割边界的精度。下面是人像分割的核心代码：frompaddlehubimportModule#加载训练好的人像分割模型module=Module(directory="module/deeplabv3p_xception65_humanseg")#Segmentres=module.segmentation(paths=[filename],output_dir='../cache',visualization=True)filename为原图路径。3、UIUI界面使用ttkbootstrap开发，ttkbootstrap是TKinter的美化库，使用方法与TKinter相同。下面是UI界面的核心代码。首先需要一个按钮选择原图importttkbootstrapasttkttk.Button(self.leftFrame,text='selectpicture',command=self.openFile)点击选择图片按钮后，会调用openFile函数执行对原图进行人像分割。生成的肖像存储在一个临时文件中。还需要一个按钮来显示转换后的背景图像ttk.Button(self.leftFrame,text='Conversionbackgroundcolor',command=self.render)render函数将显示转换后的图像。核心代码如下：defrender(self):#获取新背景颜色colorHEX=self.color.get()#获取分割人像图像base_img=Image.open(self.outputdir)#显示新背景background=Image.new('RGBA',base_img.size,colorHEX)x,y=base_img.size#将分割后的人像粘贴到新背景上background.paste(base_img,(0,0,x,y),base_img)self.image_final=backgroundself.image_final是转换后的背景图片，调整大小后可以显示在UI上。4.运行到这里，整个项目已经介绍完了，最后是拿到源码后如何运行项目。首先，安装PaddlePaddlepipinstall--upgradepaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simplepipinstall--upgradepaddlehub-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple然后，安装ttkbootstrapipinstallttkbootstrap最后，运行Circulation.py文件。以上就是本次分享的全部内容。觉得文章还不错的话，请关注公众号：Python编程学习圈，每日干货分享，发送“J”还能领取大量学习资料。或者去编程学习网了解更多编程技术知识。
