最近需要用到图片换背景的能力，体验了一下豆包应用，发现效果不太理想，部分细节处理不好，主图的纹理发生了变化。于是考虑去coze自己做一个应用（电商主图背景优化精灵），做完之后发现效果有改善，但是却很容易触发资源点限制，个人免费版只有500/天的资源点，很容易触发限制，因此想尝试在本地通过开源方案实现。
通过资料查找发现rembg和pillow的组合可能是一个较好的入门方案。
抠图 - rembg
Github：github.com/danielgatis…
rembg 是一个用于去除图像背景的 Python 库。它利用先进的机器学习算法来智能地识别图像中的主体和背景，然后将背景去除，只保留想要的前景主体部分，操作相对便捷且效果通常比较出色。
功能特点：
- 自动化程度高：无需手动去精细地描绘或者选择要去除的背景区域等复杂操作，能自动对各类常见的图像进行背景去除处理，适用于人物、物体等多种主体类型的图片。
- 支持多种输入格式：可以接受常见的图像文件格式如 JPEG、PNG 等作为输入，方便处理不同来源的图像。
- 应用场景广泛：在电商领域用于商品图片处理，让商品展示更突出；在设计方面，方便设计师快速获取无背景素材用于合成等创作；也常用于证件照处理等场景，去除杂乱背景。
以下是体验的步骤：
- 准备新环境：
$ conda create -n aigc python=3.10
$ conda activate aigc
- 安装 rembg：
$ pip install "rembg[cpu,cli]"
$ rembg --help
Usage: rembg [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Options:
--version Show the version and exit.
--help Show this message and exit.
Commands:
b for a byte stream as input
d download models
i for a file as input
p for a folder as input
s for a http server
- 图片去背景：
$ rembg i ~/Downloads/origin.png ~/Downloads/new.png
Downloading data from 'https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx' to file '/Users/xuezhangying/.u2net/u2net.onnx'.
100%|████████████████████████████████████████| 176M/176M [00:00<00:00, 378GB/s]
第一次运行会下载依赖的底层模型：u2net
效果示例：
| 原图 | 效果图 |
|---|---|
总体来说，主体基本是扣出来了，但是细节处理不够好，但是达不到令人满意的程度。
换背景 - pillow
Pillow（Python Imaging Library，即 PIL 的一个派生分支）是 Python 中非常强大且常用的图像处理库。它提供了丰富的功能来进行图像的创建、打开、编辑、保存以及多种格式转换等操作。
功能特点：
- 图像操作全面：可以进行图像的缩放、裁剪、旋转、镜像等几何变换；能调整图像的亮度、对比度、色彩平衡等色调相关属性；也支持图像的滤波、模糊等特效处理。
- 格式支持丰富：能够读取和写入众多图像文件格式，像常见的 BMP、GIF、JPEG、PNG、TIFF 等，便于在不同的图像格式间进行转换和处理。
- 易于集成与扩展：在 Python 生态中很容易与其他相关的库或者项目进行集成，并且可以通过插件等方式进行功能扩展，开发者可以基于它开发出满足特定需求的图像处理程序。
以下是体验的步骤：
- 安装pillow：
$ pip install pillow
- 实现融合代码compose.py：
from PIL import Image
import sys
import os
def compose(fg_path, bg_path, out_path):
# 打开前景图和背景图
fg = Image.open(fg_path).convert("RGBA")
bg = Image.open(bg_path).convert("RGBA")
# 调整前景图大小（缩放为背景宽度的 70%）
fg_width = int(bg.width * 0.7)
fg_height = int(fg.height * (fg_width / fg.width))
fg = fg.resize((fg_width, fg_height), resample=Image.LANCZOS) # 使用 Image.LANCZOS
# 将前景图粘贴到背景图中间
offset_x = (bg.width - fg.width) // 2
offset_y = (bg.height - fg.height) // 2
bg.paste(fg, (offset_x, offset_y), fg)
# 保存结果
bg.convert("RGB").save(out_path)
print(f"Composite image saved to: {out_path}")
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 4:
print("Usage: python compose.py <foreground> <background> <output>")
sys.exit(1)
compose(sys.argv[1], sys.argv[2], sys.argv[3])
- 执行图片命令：
$ python compose.py ~/Downloads/product.png ~/Downloads/background.jpeg ~/Downloads/output.jpg
效果示例：
| 原图 | 商品图 | 效果图 |
|---|---|---|
从效果来看，智能说两张图片确实合并在一起了，但是效果不佳，基本不可用。
