别花时间抠图了,赶紧试试这几个免抠图的PNG图片网站!

本文推荐了多个高质量PNG图片素材网站,如StickPNG、freepengs和PNGALL等,这些网站提供了大量已去除背景的图片,适用于制作PPT等图文编辑需求。

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/35284104

我们知道,做一份好的PPT,绝少不了一张好的图片素材,之前我也给大家推荐过很多,像pexel、pixabay、500px等。如果没看,可以看一下这篇推文《6个图片网站,带你找到全世界的好照片!》。


但是,在图片素材里,还有一类素材,它可以让我们的PPT更精致,这就是PNG图片素材。


在PPT中使用已经扣出背景的PNG图片素材,会让我们的图文搭配更融合,也更美观。


举个例子,下面这个玩具车就是是没有背景的PNG图片,所以我们可以轻易的把文字放在图片后面作为背景修饰。





还有下面这个耳机,也是PNG图片,所以我们可以轻易的用色块来修饰,否则图片带有生活场景的背景,那么,搭配起来就比较麻烦了。





得到PNG图片素材,以前都是通过PS进行抠图,但是我们知道扣一张图片非常耗费时间,更何况还有很多人根本就不会抠图。


所以,我们就要学会找这一类的图片素材,那么该去哪找呢?之前我推荐过Pngimg,但最近好像不能用了,所以,我在推荐几个网站作为补充。


Stick PNG


网址:stickpng.com/


Stick PNG 是国外的一家提供免费PNG插图资源的素材站点,网站所有图像都是已经去背景,无需再次抠图,目前已有16,000张透明 PNG 背景图像免费下载。


网站首页如下图,我们可以在上面进行检索。





它还提供各种分类,有动物、电影、人物、电子产品、食物等等,需要哪一类的素材可以直接进去找。





比如动物类素材





比如电子产品类





freepengs


网址:freepngs.com/


freepengs 也是国外的一家提供免费PNG图片资源下载的网站,该网站有近3万张已经抠图背景的图片素材。





该网站也提供目录查询,所以查找起来也相当方面。








PNG ALL


网址:pngall.com/


这也是国外的一家提供免费PNG图片资源下载的网站,素材类型丰富,除了可以找到常规的图片抠图素材,还可以找到一些设计字体,修饰元素的图片素材。





该网站也可以进行目录检索,所以找图也比较方便。





觅元素


网址:51yuansu.com/


前面讲的都是国外的免抠图图片素材网站,最后这个属于国内的,里面可以下到各种类型的图片素材,而且都是扣出背景的。





今天的内容就是这样,希望大家都可以找到自己想要的素材,做出更好看的PPT。


### 图像抠图技术与工具概述 图像抠图是一种旨在精确提取图像中感兴趣前景区域的技术,其核心在于生成透明度遮罩以便后续应用。以下是关于图像抠图技术和工具的相关介绍: #### 自然图像抠图技术 自然图像抠图是指在不预先设定背景颜色的情况下,通过算法估计透明度遮罩以实现前景提取的任务[^3]。这种技术相较于传统的色键抠图更具挑战性,因为后者依赖于单一背景颜色的假设而前者无此限制。 #### 基于传统方法的抠图工具 Photoshop 等专业的图像编辑软件内置了多种抠图工具,例如魔术棒工具和快速选择工具。这些工具结合了经典的传统算法与交互式设计,使用户能够轻松完成复杂的抠图工作[^1]。 #### 开源 AI 抠图工具 Magic Copy 是一种基于人工智能的开源抠图工具,适用于 Chrome 浏览器环境下的扩展程序开发。该工具利用 Meta 提供的 Segment Anything Model (SAM),可高效地自动识别并分离图像中的前景对象,从而显著提升用户的生产效率[^2]。 #### 基于深度学习的方法 近年来,随着深度学习的发展,许多新的抠图方案被提出。这类方法通常借助卷积神经网络(CNNs)或其他先进的机器学习架构来预测像素级的透明度值,进而获得高质量的抠图效果。这种方法的优势在于自动化程度较高且适应性强,尤其适合处理复杂场景下的图像数据。 ```python import torch from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor def load_sam(): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model_type = "vit_h" checkpoint_url = "https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth" # 下载模型权重文件到本地缓存目录 from pathlib import Path cache_dir = Path.home() / ".cache" / "sam" cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) local_checkpoint_path = str(cache_dir / f"sam_{model_type}.pth") if not Path(local_checkpoint_path).exists(): import urllib.request with urllib.request.urlopen(checkpoint_url) as response: data = response.read() with open(local_checkpoint_path, mode='wb') as file_writer: file_writer.write(data) sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=local_checkpoint_path) sam.to(device=device) predictor = SamPredictor(sam) return predictor ``` 上述代码展示了如何加载 SAM 模型用于图像分割任务的一个例子,这也可以作为 Magic Copy 工具背后技术支持的一部分逻辑实现方式之一。 #### 扣图质量评估标准 为了衡量不同扣图算法的效果,研究者们提出了多个评价指标,比如 Alpha Error、Gradient Error 和 Connectivity Error 等。通过对这些量化指标的综合考量,可以更好地理解各算法之间的性能差异及其适用范围。
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