只需3行代码5秒就能抠图的 Python 神库--removebg==」官方网址:https://www.remove.bg

介绍一款Python库remove.bg,仅需3行代码即可实现快速抠图。该库支持单张及批量图片背景移除,适用于图像处理场景。需注册获取API并安装特定库。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 官方网址:www.remove.bg

需要申请API:https://www.remove.bg/zh/api

PS:每一个API每月只可以免费使用50次,超出需要付费,请知悉...

先安装一下所需要的库 

pip install removebg
""" 
@Author: Liang
@Date: 2020-07-14 10:23:55
@LastEditTime: 2020-07-14 15:18:05
@LastEditors: Please set LastEditors
@Description: Python 3.8 版本
@FilePath: /undefinedc:/Users/Downloads/只需 3 行代码 5 秒就能抠图的 Python 神库.py
 """

from removebg import RemoveBg
import os

""" 
# 针对单个图片进行抠图...
rmbg = RemoveBg("你的API", "error.log")
path = os.path.join(os.getcwd(),'picture','20190905190611161_看图王.jpg') #图片放到程序的同级文件夹 picture ,也可以改为 path = "C:/Users/Downloads/picture/20190905190611161_看图王.jpg" 
print(path)
rmbg.remove_background_from_img_file(path) 
"""


# 针对批量图片进行抠图...
# 参数填入 api-key, 错误日志路径 
rmbg = RemoveBg("你的API", "./error.log")
# 处理后的图片存放位置
path = os.path.join(os.getcwd(), "picture")

for pic in os.listdir(path):
    rmbg.remove_background_from_img_file(os.path.join(path, pic))
    print(os.path.join(path, pic))

 

在图像编辑和处理中,批量自动抠图是一项极具挑战性的工作。幸运的是,Remove.bg API与Python的结合为我们提供了一个高效的解决方案。要实现这一功能,首先需要了解Remove.bg背后的深度学习技术是如何识别图像中的前景和背景的。通过深度经网络,Remove.bg能够区分图像中的人像或其他对象与背景,实现高质量的自动抠图。接下来,我们需要掌握如何在Python中使用Remove.bg API进操作。具体步骤如下: 参考资源链接:[Python AI自动抠图Remove.bg实例详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb2cce7214c316e92c1?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 注册Remove.bg账户,并获取API密钥。 2. 安装Remove.bgPython客户端,可以使用pip命令:`pip install removebg`。 3. 编写Python脚本,引入Remove.bg的客户端,并使用API密钥来初始化一个Remove.bg实例。 4. 在脚本中遍历包含图片文件的文件夹,使用Remove.bg实例的`remove_background_from_img_file`方法对每张图片进处理。 5. 处理完成后,可以将结果保存到指定目录。 例如,下面是一个简单的Python脚本示例,演示了如何批量处理文件夹内的图片: ```python import os from removebg import RemoveBg # 初始化Remove.bg实例 api_key = '你的Remove.bg API密钥' rmbg = RemoveBg(api_key=api_key) # 遍历目标文件夹中的所有图片文件 directory_path = 'path/to/your/image/directory' for filename in os.listdir(directory_path): if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')): file_path = os.path.join(directory_path, filename) # 调用Remove.bg API进图片处理 result = rmbg.remove_background_from_img_file(file_path, remove_format='png', type='auto') # 保存处理后的图片 result_img = result['result'] result_img.save(os.path.join(directory_path, 'removed_' + filename)) ``` 在上述代码中,我们首先导入了Remove.bgPython客户端,然后通过API密钥初始化了一个Remove.bg实例。随后,我们遍历了指定文件夹中的所有图片,并使用Remove.bg API对每张图片进了自动抠图处理。处理结果默认以PNG格式保存,但你可以根据需要更改格式。值得注意的是,Remove.bg提供了多种参数来优化抠图效果,例如背景替换、颜色和格式等。 掌握了这些操作后,你将能够实现高效的批量自动抠图,并将这一功能集成到更广泛的图像处理和自动化项目中。对于想要深入学习如何利用Python图像处理以及更多关于Remove.bg平台的高级功能,可以参阅《Python AI自动抠图Remove.bg实例详解》。这本书不仅详细解释了Remove.bg的工作原理和API使用方法,还提供了丰富的实践案例,帮助读者快速提升在图像编辑领域的应用技能。 参考资源链接:[Python AI自动抠图Remove.bg实例详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb2cce7214c316e92c1?spm=1055.2569.3001.10343)
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