configuración de la instalación
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
- Python en el entorno de prueba
Python 3.7.6 (tags/v3.7.6:43364a7ae0, Dec 19 2019, 00:42:30) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import paddle.fluid
>>> paddle.fluid.install_check.run_check()
- Si la pantalla de la consola de su paleta está instalado correctamente! Vamos a empezar con el aprendizaje profundo Paddle ahora en nombre de nuestra ya instalado con éxito. Además, también es necesario instalar paddlehub:
pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub
recorte lograr
Recorte de la implementación del código es muy simple, más o menos dividido en los siguientes pasos:
- módulo de importación
- Cargar modelo
- Obtener una lista de archivos
- recorte
Los detalles de los puntos de código son los siguientes:
# 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})
Una vez finalizada la carrera, podemos ver el directorio humanseg_output el marco del proyecto, se tire una imagen buena almacenado en el directorio. Por supuesto, el código anterior obtenemos la operación de lista de archivos también se puede simplificar:
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
Luego completamos las 5 líneas de esteras código de lote.
