相信很多小伙伴在工作中都遇到过需要抠图的情况,传统的PS虽然强大但学习成本高,操作复杂。而现在,AI技术的发展让这一切变得轻而易举! 鲜艺AI抠图:免费高效的图片处理解决方案鲜艺AI抠图是一款完全免费、无需联网、支持批量处理的AI抠图工具,自从在吾爱论坛发布以来就获得了大量用户的好评。! 多场景适用性测试人物抠图:发丝级精细处理物品抠图:边缘清晰干净复杂背景:轻松应对各种挑战性场景便捷的输出选项处理完成后,你可以:复制到剪贴板直接使用保存为透明背景的PNG文件导出为其他常见图片格式获取方式我已经为大家准备好了这款软件的下载链接 : 阿香婆免费获取地址 抠图免费获取地址更多实用工具和技巧,欢迎关注【程序视点】,回复抠图获取更多相关内容! 后续安戈会持续分享更多开发工具和技巧,敬请期待!如果有其他工具需求,欢迎留言讨论~
现在,抠图的工作人员可以基本上解放他们的双手了。只要你有 TensorFlow,就可以快速实现一键抠图,将漫画图像中的所有文字一键去除。 项目地址:https://github.com/KUR-creative/SickZil-Machine (阅读原文直接访问) SickZil-Machine,一键抠图 SickZil 是韩文中的作者提供了一个视频 ,用于展示这一工具的效果。 作者同时提供了自动工具抠图的案例。 ? 对话框中的文字可以被完全消除。 ? 有时候会有些文字消除不干净的情况,但基本不影响画面(漫画右上角标题符号)。 那么,这一工具背后是什么技术呢? 技术 模型架构 ? 据项目作者介绍,这一工具背后使用了两个模型,第一个是 Seg Net,用于检测漫画中的问题。
「抠图」在早期大多运用在影视制作中,影视使用「绿幕」后置背景拍摄,后期使用软件将绿幕替换成实际场景与制作特效。?而现在,随着AI技术的诞生与发展,采用深度学习方式的训练AI模型,大大提升了抠图精度。 如今「抠图」已经不再是专业设计师的专属技能。除了专业人士,借助于AI技术「抠图」适用范围越来越广,PC端移动端“P图软件” 应有竟有。只要你想,一键美颜,一键更换背景等等,手到拈来。 绝大多数人提到「抠图」就会联想到业界“老大哥”「PhotoShop」,它可根据魔棒、色彩范围、磁性套索、钢笔工具、蒙版抠图、通道抠图、调整边缘等多种不同的抠图工具完成精细化抠图。 点评个人认为,如果是大批量图像并且对质量没有严格要求时,和这类自动化 AI 工具相比,PhotoShop 人工抠图效率太差,而且相关人员不训练几年的话很难达到这个速度,此时使用「改图神器」是更有效率的办法 每每给有需要的抠图的朋友们介绍这款软件,他们的反应都是又惊又喜,正好需要它,在这里分享这款「改图神器」也是希望这款免费又实用的工具,能帮助大家解决抠图难点,提升工作效率。
Clipping Magic在线抠图去背景工具 作者:matrix 被围观: 4,174 次 发布时间:2014-02-11 分类:零零星星 | 11 条评论 » 这是一个创建于 3124 移除图片背景Remove Image Backgrounds 地址:http://clippingmagic.com/ 在线抠图利器。对于ps不会折腾的,很方便。 主要使用的也就这: 红色-:抠背景使用 绿色+:圈保留区域 蓝色橡皮擦 蓝色的Download下载按钮,点击下载按钮后提示 Generating result... 我抠的非常渣。 官网有更详细的操作教程: http://clippingmagic.com/tutorials/basics 我也看不懂,Google翻译
其实不用呀,可以好好研究下AI视频抠图的技术 shadow eva 大批量的绿幕视频就有了。。 无界 配合上AI换脸之类的,素材更多了~~ 3D实时换脸技术 对,如果是偏艺术的素材,还可以有这种复活名画的玩法~~ shadow AR艺术滤镜 使用mediapipe的facemesh模型实现的
工具内置了两个模型PP-Matting和PP-MattingV2,由于需要批量抠图,原本是想用MODNet的,可惜最新的模型官方不开源,旧模型扣的人物边缘有白边。最后发现了PP飞桨。 软件截图 说明 1、工具应解压到非中文路径,含中文的路径必出错。 2、完整解压后,运行main.exe。将单个/多个图片拖入工具,等待提示完成后,在运行目录下的out目录内可找到扣好的图片。 2、如果使用精度优先,等待时间会比较长 3、工具使用CPU版的PaddlePaddle,非GPU版本 此工具模型仅适合抠人像,不建议抠物 测试效果 左边是抠图后的png,右边是原图。 (传到博客来后图片有压缩) 发丝效果处理的还不错,我测试的这张图由于发色跟背景色有些相似,部分地方的发丝没抠好,如果大家处理的图片效果不是太好的话可以自行放到PS里再修一下 下载地址 {cloud title ="AI一键抠图" type="default" url="https://pan.quark.cn/s/1a8b1e8754b1" password=""/}
colorMappedToDepthPointsPointer[i].Y; int depthX = (int)(colorMappedToDepthX + 0.5f); //colorimage的像素点的位置在景深图的对应位置
一、首先打开Photoshop,并打开一张所需的要抠图的文件,并按Ctrl+J复制一层 二、然后点击套索工具,工具栏第三个,快捷键为L。 套索工具有三个子工具菜单:套索、多边形套索和磁性套索 普通套索工具。 这个工具是控制鼠标的路径来选取选取的,精度不易控制,完全靠手法来控制精度 选择这个工具,然后按着鼠标左键开始跟着鼠标轨迹把选取描绘出来,最后松开鼠标,即可完成 多边形套索工具。 适合选取比较规则的几何图形 首先点区图片要扣取的一个点,然后拉动鼠标是一直线延伸的射线 然后选取下一点才能改变方向,直至选取一个完整的闭合选取即可完成 磁性套索工具。 所以在描述曲线及一些角度的直线时就会产生锯齿 消除锯齿可以使边缘变的圆滑 消除锯齿后其实也有锯齿,但是锯齿的边缘变得柔和了 三、最后磁性套索会形成闭环,形成闭环之后,按住键盘上的CTRL+J键,复制我们抠取的选区
import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('b.jpg') mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64) fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64) rect = (20, 20, 413, 591) cv2.g
1、点击[套索工具] 2、点击[图片] 3、点击[选择并遮住] 4、点击[调整边缘画笔工具] 5、点击[图片] 6、点击[输出设置] 7、点击[净化颜色] 8、点击[确定]
图像抠图英文名叫 image matting,顾名思义就是将目标图像从背景中分离出来的一种图像处理技术。根据图像背景的复杂程度,一般分为纯色背景抠图(“绿幕”或者“蓝幕”)和自然图像抠图。 上面说的就是抠图中最原始的“绿幕”或者“蓝幕”抠图技术,之所以选择绿色和蓝色,是因为这两种颜色和肤色相差最远,同时做为rgb三原色之一也更容易处理。欧美多用绿色,是因为他们有人是蓝眼睛。 自然图像抠图 绿幕抠图对图像背景有苛刻的要求,现实中蓝绿纯色背景的图片太少,更多的是平时用手机或者相机拍摄的复杂背景的图片,这时候要想分离前景,就需要用到自然图像抠图技术。 抠图算法解出每个像素的α值后就可以生成一张α图,这张图前景是白色的,其余都是黑色的蒙板图,它和原图结合后就完成了抠图。 在 alphamatting 网站中对历年出现的45种抠图算法进行了评测和排名。 评测方法是使用8张不同类型图片做标准,测试每种算法在不同的trimap下对这些图片的抠图效果。从排名来看,2017年新出现的两种算法,抠图的效果相对最好。
2.网站开发——作为快速创建动态网站的工具,Django(www.djangoproject.com)、Bottle(www.bottlepy.org)和Zope(www.zope.org)等众多python 等安装完毕之后cmd输入pip查看是否安装成功 然后在cmd窗口输入 pip install removebg 安装第三方包 安装完成之后 去这里remove.bg 用邮箱注册并获取API(免费的) 推荐一个开发工具 path): # 将处理完成的图片导出至pic文件夹 rmbg.remove_background_from_img_file(os.path.join(path, pic)) 就能快速抠图了
前言 视频制作者可能都遇到过需要“抠图”的情况,即需要把一幅画面中的部分对象抠出来合成到另一幅画面之中。 为了比较XMem的抠图效果,首先先利用视频制作者常用到的几款视频抠图工具。 AE笔刷 AE中有个Roto笔刷工具,可以快速做到类似钢笔抠图的功能。 打开笔刷工具后,进入到视频图层。 按住Ctrl+鼠标左键,拖动鼠标左右可以调整笔刷大小。 智能抠图网站 经过搜索,查阅到一些AI智能抠图网站,这里以unscreen网站为例,上传视频稍等片刻即可。 可以看到即便没指定画面的主体,算法自动得将人物抠出来了,不过边缘仍然有背景色的残留。 aid=730505098 AI补帧:RIFE效果演示 总体下来该算法还是比上述一些传统方法要抠得干净的,不过边缘部分仍有一些小瑕疵,视频中使用了手动调色等手段进行了优化。
使用PPT来抠图 简介:本文讲解如何用PPT来抠图。 第一步:导入图片 第二步:删除背景 第三步:慢慢磨一下 第四步:保存即可
在设计过程中,抠图是一个不可避免的环节,但却常常让设计师们头疼不已。幸运的是,现在有一些免费的在线工具可以帮助你轻松解决这个问题。 接下来,让我们一起来详细了解一下这些抠图利器吧! BgSub www.bgsub.cn 简洁易用的在线抠图工具,能够快速准确地识别并抠出照片中的主体部分。 工具也支持背景更换功能,在处理图片细节方面还有待改进,有时候轮廓是抠图是完成了,会残留一些白色背景未能完全处理干净。 在获得初步抠图结果后,还可以通过微调工具进一步优化边缘,确保抠图的精确性和自然性。 处理前 处理后 结语 无论您是设计新手还是经验丰富的设计师,告别繁琐的手工抠图过程,让这些智能工具助您一臂之力,提升工作效率。
虽说不难,但是每次都要打开PS等工具来进行一顿操作,尤其是不需要那么精细的抠图,还是使用PS的话,总有种“炮打蚊子”的感觉。 既浪费时间,也浪费精力。 今天了不起就给大家介绍一款可以直接在浏览器里直接抠图的工具 - Magic Copy,实在是太方便了! 项目简介 Magic Copy是一款可以在浏览器中直接对图片进行抠图的工具,支持 Chrome、Firefox,目前已经收获了1.8k star。 这款工具使用了 Meta AI 的 Segment Anything Model (SAM) AI 模型,可以实现一键抠出你想要的部分,而且效果非常的不错。 然后就会进入抠图界面,直接用鼠标左键对需要抠图的图像进行选取,比如下图中的这个绿色恐龙,工具会自动选取到整个恐龙的全身。
前言 对于会PhotoShop的人来说,抠图是非常简单的操作了,有时候几秒钟就能扣好一张图。 不过一些比较复杂的图,有时候还是要画点时间的,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。 效果展示 开始吧,我也不看好什么自动抠图,总觉得不够精确,抠不出满意的图。 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。但是吧,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: ? paddlepaddle是一个开源的深度学习工具,我们使用该工具可以仅用十几行代码实现迁移学习。 实现抠图 实现抠图的代码很简单,大概分为下面几个步骤: 1.导入模块2.加载模型3.获取文件列表4.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
利用canvas实现一个抠图小工具 0 前言 作为新一代的前端开发工程师,PS抠图切图已经不是必备技能了,我们有UI/交互/视觉等更专业的设计同学帮我们做这个事情。 这时候如果有一点PS经验那当然更好,如果没有或者当前的开发环境不一定安装了PS等工具,那我们可能需要去找在线图片处理工具来帮我们完成这些工作。 1 Canvas 老话说得好,一个不想当将军的士兵不是好士兵;一个不想自己写工具的程序猿不是好程序猿。那其实上面提及的一些简单图片处理是可以通过Canvas来帮我们实现的。 blank'); if (fileName) { oDownload.setAttribute('download', fileName); } } 4 数据处理 以简单的抠图效果为例 那滤镜效果和选色抠图效果也就都可以很简单的实现出来了~ 5 更多与拓展 我们使用PNG图像绝大数场景都是为了保存图像的透明度,但是PNG图片的大小往往差强人意: PNG采用无损压缩是通过索引色去存储和还原图像的
事实上,任何一种选区工具如魔棒工具、多边形套索工具、钢笔工具等等, 都可以调用“调整边缘”面板,来配合使用的。我们以抠出下图中的汪星人为例,来感受一下“调整边缘”的强大与万能。 如何选出汪星人呢? 首先,使用你喜欢的选区工具比如“快速选择工具”框选出汪星人,如下图,不用太纠结边缘轮廓的精细度问题先。 ”,直接在边缘上涂抹即可去除杂色,让边缘更清晰,如下图所示: 处理边缘,用“调整半径工具 而面对汪星人两腿中间,腿毛比较复杂的部分,还可以选择左侧的“抹除调整工具”,直接在腿中间涂抹,让腿毛的选区更清晰精准 如下图操作所示 抹除调整工具”来细调 在调整边缘面板的上侧的“视图模式”选项区,则提供了多种模式来随时观察抠图效果,比如可以选择“黑白”模式来观察 如图所示: 视图模式是观察效果的利器 调整到满意程度时 ,可以来到输出选项区,根据需要勾选“净化颜色”选项,然后选择“新建带有图层面板的图层 这样可以不破坏原图,而且可以随时再次进行选区的调整,有利于多次设计 图层蒙版是个好东西 有时候,抠图完成后,还想查看下效果的话
step1:加载图片,转成灰度图。 cv2.findContours()函数第一个参数是要检索的图片,必须是为二值图,即黑白的(不是灰度图),所以读取的图像要先转成灰度的,再转成二值图,我们在第三步用cv2.threshold()函数已经得到了二值图