今天给大家分享一款Python装逼实用神器。
在日常生活或者工作中，经常会遇到想将某张照片中的人物抠出来，然后拼接到其他图片上去。专业点的人可以使用 PhotoShop 的“魔棒”工具进行抠图，非专业人士则使用各种美图 APP 来实现，但是这两类方式毕竟处理能力有限，一次只能处理一张图片，而且比较复杂的图像可能耗时较久。那今天就来向大家展示第三种扣图方式——用 Python代码来实现 一键批量抠图。
1. 准备工作- 安装paddlepaddle
既然要装逼，准备工作是少不了的。所谓“站在巨人的肩膀上，干起活来事半功倍”，我们这里的“巨人”就是 paddlepaddle 了，中文名称叫“飞桨”，那么这个 paddlepaddle 是什么呢？
它是“源于产业实践的开源深度学习平台，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单”，直白点就是我帮你实现了深度学习底层框架，你只要有创意就可以在我平台上运用少量简单代码轻松实现。它的官网是：https://www.paddlepaddle.org.cn/。
它的安装比较简单，官网首页就有安装指引，可以通过「安装」菜单，查找到各个系统安装详细及注意事项，如下图所示，我们这里根据官网的安装指引，使用 pip 方式来安装 CPU 版本。
本文以MacOS系统为例：
我们首先执行以下命令安装（推荐使用百度源）：：
python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
或者：
python3 -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
从安装过程中，可以看到在安装paddlepaddle库时，需要安装如下依赖库：
Installing collected packages: pathlib, click, joblib, regex, tqdm, nltk, gast, rarfile, pyyaml, funcsigs, paddlepaddle Running setup.py install for pathlib ... done Running setup.py install for regex ... done Running setup.py install for nltk ... done Running setup.py install for rarfile ... done Running setup.py install for pyyaml ... done Successfully installed click-7.1.2 funcsigs-1.0.2 gast-0.3.3 joblib-0.14.1 nltk-3.5 paddlepaddle-1.8.0<a style="color:transparent">本文来源gao($daima.com搞@代@#码$网</a> pathlib-1.0.1 pyyaml-5.3.1 rarfile-3.1 regex-2020.5.7 tqdm-4.46.0
安装成功后，我们在 python 环境中测试一下是否安装成功（这个也是按照官网指引来做），我们切换到 python 环境，运行如下代码：
➜ ~ python3 Python 3.7.4 (default, Jul 9 2019, 18:15:00) [Clang 10.0.0 (clang-1000.11.45.5)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import paddle.fluid >>> paddle.fluid.install_check.run_check() Running Verify Fluid Program ... Your Paddle Fluid works well on SINGLE GPU or CPU. W0512 17:41:31.037240 2844976000 build_strategy.cc:170] fusion_group is not enabled for Windows/MacOS now, and only effective when running with CUDA GPU. W0512 17:41:31.043959 2844976000 fuse_all_reduce_op_pass.cc:74] Find all_reduce operators: 2. To make the speed faster, some all_reduce ops are fused during training, after fusion, the number of all_reduce ops is 1. Your Paddle Fluid works well on MUTIPLE GPU or CPU. Your Paddle Fluid is installed successfully! Let's start deep Learning with Paddle Fluid now
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转载请注明原文链接：5行Python代码实现一键批量扣图
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