抠人像，只需要一个网站就够了

最新推荐文章于 2024-05-09 14:10:31 发布
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今天发现一个极其简单的抠人像工具，是一个网站，只需要你上传图片就可以了

Remove.bg 是一个国外的在线抠图软件，100%免费，号称是全自动，完全不需要任何的鼠标点击就可以完成抠图操作

方法超级简单，只需要上传你的图片就可以等着收图了

效果图，这是一个比较简单的，看上去效果挺好

接下来放一张色彩比较复杂的图，稍微有些瑕疵

 

另外还可以自定义背景

 

 

注：这个只能抠人像，当我上传了一个没有人物的图片时，它提示了

No persons found: At the moment remove.bg only works for photos with at least one person in them. Sorry – please select an appropriate image.

 

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03-28 4281
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美摄人像背景抠图SDK
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为了满足企业对于高效、精准的图像处理需求，美摄推出了一款革命性的产品——人像背景抠图SDK。选择美摄人像背景抠图SDK，让图像处理变得更加高效、精准、个性化，为企业的发展注入新的动力！企业在使用人像背景抠图SDK过程中，可以随时获得专业的技术支持和解决方案，确保图像处理的顺利进行。人像背景抠图SDK是美摄面向企业提供的一款强大的图像处理工具，它能够帮助企业轻松实现人像与背景的分离，为图像处理提供了更多的可能性。人像背景抠图SDK采用了严格的数据加密和安全防护措施，确保企业数据的安全性和隐私保护。
这几个免费的抠图网站贼好用，收藏不亏
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02-23 3106
????????最新2023IDEA永久激活???????? (支持全家桶）关注上面公众号回复“激活码”，获取最新永久激活1.remove抠图网站(推荐好用)https://www.remove.bg/zh傻瓜式操作，上传图片，抠图，然后下载即可。关键支持API调用。原图片：去除背景后：2. 佐糖https://picwish.cn/remove-background/?apptype=aps-pin这个网站也是傻瓜式操...
Removebg-免费图片AI背景去除工具 AI抠图
weixin_43101805的博客
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Removebg是一个在线免费图片AI背景去除工具、AI背景抠图工具，支持去除人物、产品、动物、汽车、标志等图像的背景去除，免注册使用，直接在浏览器即可，支持 PNG、JPG 和 JPEG 图像文件格式，Removebg 的最大大小限制为 4MB，背景去除是同时采用两个模型进行背景去除，可以选择效果较好的进行下载，也可以进行二次编辑，去除抠出的瑕疵等等操作。官方网站：https://removebg.one/
【实用工具】一键在线抠图、一键在线更换图片背景、一键更换证件照片背景颜色的神奇AI网站 RemoveBg
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点评 ] 下载25w像素质量以内免费，下载高质量像素2500w像素质量以内需要注册账号。一般25w像素照片已经够日常使用，专业人士就氪金吧......
一款功能超级强大的AI驱动自动一键抠图软件，可一键扣人物商品衣服动物婚纱图章签名logo
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抠图软件下载链接 抠图是我们日常工作中经常遇到的一项工作，比方说扣个签名，扣个人像，或者给产品扣一张白底图，但是很多软件我们试过以后，发现都不太好用，扣出来的效果非常不好，边界非常粗糙，抠图这项工作看起来简单，但是对于一个没有经验的修图小白来讲，也是不一件容易的工作，记得以前我有一个客户需要用自己单位的电子版图章，着急要签一份合同，图章一时半会送不过来，我当时是一个修图小白，又没有现在的软件，找了很多方法，用PS，用其他的软件，搞了半天，效果还是非常不好，图章里面的颜色扣不干净，PS的痕迹特别明显..
开启摄像头抠人像换场景例子
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### 实现摄像头实时抠图换背景的技术方案 实现摄像头实时抠图并更换背景通常涉及以下几个核心部分： #### 1. 背景建模与前景提取 通过高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）或其他先进的分割算法来区分背景和前景。可以利用 OpenCV 的 `cv::BackgroundSubtractorMOG2` 类完成这一过程[^1]。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture cap(0); // 打开默认摄像头 Mat frame; Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> pMOG2 = createBackgroundSubtractorMOG2(); while (true) { cap >> frame; // 获取当前帧 if (frame.empty()) break; Mat bsmaskMOG2; pMOG2->apply(frame, bsmaskMOG2); // 形态学操作去除噪声 Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(3, 3)); morphologyEx(bsmaskMOG2, bsmaskMOG2, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1)); imshow("Foreground Mask", bsmaskMOG2); if (waitKey(30) >= 0) break; } return 0; } ``` 上述代码展示了如何使用 MOG2 进行背景减除，并通过形态学开运算减少噪声影响。 --- #### 2. 前景区域填充新背景 一旦获得了前景掩码，可以通过简单的像素替换技术将新的背景图像应用到原始视频流中。 ```cpp Mat foregroundMask, resultFrame, backgroundImg = imread("new_background.jpg"); while (cap.read(frame)) { pMOG2->apply(frame, foregroundMask); morphologyEx(foregroundMask, foregroundMask, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1)); // 创建三通道掩码用于融合 vector<Mat> channels; split(foregroundMask, channels); Mat maskColor; merge(channels, maskColor); // 替换背景 frame.setTo(backgroundImg.at<Vec3b>(Point(0, 0)), ~maskColor); addWeighted(frame, 1, backgroundImg, 1, 0, resultFrame); imshow("Result with New Background", resultFrame); if (waitKey(30) >= 0) break; } ``` 此代码片段实现了基于掩码的背景替换功能。 --- #### 3. 更高级的人像分割方法 如果希望获得更精确的结果，可考虑引入深度学习框架中的语义分割或实例分割模型，例如 U-Net 或 DeepLabV3+。这些模型能够提供更高精度的边缘检测能力[^2]。 以下是 PyTorch 中的一个简单示例，展示如何加载预训练模型进行人像分割： ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image import numpy as np import cv2 # 加载DeepLabv3+ model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True).eval() transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) def segment_person(image): input_tensor = transform(image).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): output = model(input_tensor)['out'][0] normalized_output = torch.nn.functional.softmax(output, dim=0) person_mask = normalized_output.argmax(dim=0).numpy() return person_mask == 15 # 'person' class index is typically 15 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) mask = segment_person(image_pil) masked_frame = np.where(mask[..., None], frame, [0, 255, 0]) # 将背景设为绿色 cv2.imshow('Segmented Person', masked_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 该脚本使用了 Deeplabv3+ 预训练模型来进行人体分割，并将非人物体设置为纯绿颜色作为演示。 --- #### 总结 以上提供了两种主要方式：一种是传统计算机视觉的方法——借助 MOG2 和形态学处理；另一种则是现代深度学习驱动的方式——采用语义分割网络获取精准边界信息。具体选择取决于实际需求以及计算资源限制条件。
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