导语：
对于抠图来说，专业人用 PhotoShop 的“魔棒”工具，非专业用醒图 APP 来实现，但是小编觉得他们处理能力有限，一次只能处理一张图片，对于一些比较复杂的图，有时候还是需要花点时间的，今天就给大家带了一个非常快速简单的办法，用Python来批量抠取人像,一键批量抠图!
刚开始，我也不看好python自动抠图，总觉得不够精确，抠不出满意的图。但是后面发现真香！下面我就直接展示一下效果图吧。我们先看看原图 ：
这张图片背景是纯色，我们平时用PhotoShop抠起来也比较简单，对我们计算机来说也不是什么难题，下面是python抠的效果图：
因为本身是PNG图片，而且原图是白色背景，所以看不出什么区别。为了显示效果，我把原图和抠好的图放到一张黄色背景图片上：
这样一看效果明显多了，感觉抠图效果还是非常好的。但是，抠这种简单的图片，不怎么过瘾，我们再来看看复杂一点的图片：
这张图片背景色比之前复杂一些，而且有渐变，我们来看看抠图后的效果如何：
这个原图背景不是白色，我就不弄黄色背景了，感觉这个效果也还算满意。那么，对于多人物的图片，效果如何呢？我们再看看下面这张图片：
这里有三个人，我们看看程序能不能自动抠出来：
虽然是有点瑕疵，不过还是很不错了。
下面我们看看最后一个例子：
这个比前面的图都复杂的多，那么效果如何呢，我们来看看：
哈哈，不仅识别出了人，还把火炬识别出来并抠了出来。总的来说，在完成人物抠图方面是没有什么问题的。
看完效果，你肯定想问这是如何实现的呢？
下面我们就可以正式开始写代码了。
正文：
实现抠图的代码很简单，大概分为下面几个步骤：
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导入模块
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加载模型
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获取文件列表
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抠图
实现起来没有什么难度，为了方便读代码，我将代码写清楚一点：
1、导入模块
import os import paddlehub as hub
2、加载模型
humanseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg')
3、获取文件列表
# 图片文件的目录
path = 'D:/CodeField/Workplace/PythonWorkplace/PillowTest/11_yellow/img/'
# 获取目录下的文件
files = os.listdir(path)
# 用来装图片的
imgs = []
# 拼接图片路径
for i in files:
imgs.append(path + i)
#抠图
results = humanseg.segmentation(data={'image':imgs})
我们在控制台运行一下这个程序：
4、抠图
D:\CodeField\Workplace\PythonWorkplace\PillowTest\11_yellow>python 抠图.py
[2022-03-10 21:42:34,587] [ INFO] - Installing deeplabv3p_xception65_humanseg module
[2022-03-10 21:42:34,605] [ INFO] - Module deeplabv3p_xception65_humanseg already installed in C:\Users\zaxwz\.paddlehub\modules\deeplabv3p_xception65_humanseg
[2022-03-10 21:42:35,472] [ INFO] - 0 pretrained paramaters loaded by PaddleHub
运行完成后，我们可以在项目下看到humanseg_output目录，抠好的图片就会存放在该目录下。当然了，上面的代码我们在获取文件列表的操作还可以简化一下：
import os, paddlehub as hub
humanseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg') # 加载模型
path = 'D:/CodeField/Workplace/PythonWorkplace/PillowTest/11_yellow/img/' # 文件目录
files = [path + i for i in os.listdir(path)] # 获取文件列表
results = humanseg.segmentation(data={'image':files}) # 抠图
结尾：
至此，我们就完成了5行代码批量抠图，大家喜欢的记得三连哦！需要完整的项目源码的私信我即可哟！点击这个也行哦！
