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你有一張很棒的自己的照片,并想將其用于你的社交媒體資料,但背景讓人分心。而另一張圖片為你的個(gè)人資料圖片提供了完美的背景。你如何將兩者結(jié)合起來?一些智能手機(jī)應(yīng)用可以進(jìn)行這種照片處理,但價(jià)格太貴或充斥著廣告軟件。而且它們不是開源的。

Rembg 正適合于此。

Rembg 是用 Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 編寫的,因此請(qǐng)?jiān)谀愕挠?jì)算機(jī)上安裝 Python 3。大多數(shù) linux 發(fā)行版默認(rèn)包含 Python 3。你可以使用這個(gè)簡單的命令檢查你的版本:

$ python3 --version

Rembg 至少需要 Python 3.7 且不高于 Python 3.11。就我而言,我安裝了 Python 3.10.6。

在 Linux 上安裝 Rembg

我在我的 Linux 筆記本電腦上創(chuàng)建了一個(gè)名為 PythonCoding 的目錄,然后創(chuàng)建了一個(gè) Python 虛擬環(huán)境:

$ python3 -m venv /home/don/PythonCoding

接下來,我使用 pip 安裝 rembg

$ python3 -m pip install rembg

合并圖像

是時(shí)候施展魔法了。首先,我選擇了 2019 年在 All Things Open 拍攝的照片。

Don Watkins at All Things Open conference

Don Watkins at All Things Open conference

為了方便起見,我運(yùn)行了以下 rembg 命令以使用較短的文件名重命名它:

$ rembg i dgw_ato.jpeg dgw_noback.jpg

第一次運(yùn)行 rembg 時(shí),它會(huì)下載一個(gè)開源 模式識(shí)別模型。這可能超過 100 MB,并且 rembg 將它保存到 ~/.u.NET/u2net.onnx 的用戶目錄中。該模型是 U-2-Net,并使用 Apache 2.0 許可證。有關(guān)模式識(shí)別模型的更多信息(包括如何訓(xùn)練你自己的模型),請(qǐng)閱讀 Rembg 文檔。

它在大約十秒鐘內(nèi)創(chuàng)建了我沒有背景的新照片。我有一個(gè)帶有 16 GB 內(nèi)存的 Ryzen 7。你的體驗(yàn)可能因硬件而異。

A processed image of Don Watkins, with the background removed by Rembg.

A processed image of Don Watkins, with the background removed by Rembg.

過去我曾使用 GIMP 刪除背景,但 rembg 比我使用 GIMP 時(shí)更快更徹底。

這就是刪除背景的全部內(nèi)容。如果添加一個(gè)新的呢?

添加新背景

接下來,我想給圖片添加一個(gè)新的背景。有不同的方法可以做到這一點(diǎn)。例如,你可以使用 ImageMagick 組合圖像,但獲得正確的幀大小可能很復(fù)雜。最簡單的方法是使用 GIMP 或 Krita。

我使用 GIMP。首先,打開新創(chuàng)建的圖像(在我的例子中是 ato_image.jpg)。現(xiàn)在轉(zhuǎn)到 “文件File” 菜單并選擇 “打開為圖層Open as layers”。選擇不同的背景圖像。此圖像作為現(xiàn)有照片的疊加層打開。

我想將新背景移到我的肖像下方。在 GIMP 窗口的右側(cè)有兩個(gè)縮略圖,每個(gè)圖像層一個(gè)。背景層在上面。我將背景層拖到肖像圖像下方,結(jié)果如下:

Don Watkins with a new background.

Don Watkins with a new background.

這對(duì)我的個(gè)人資料照片來說是一個(gè)更好的設(shè)置!

嘗試 Rembg

Rembg 有三個(gè)子命令,你可以在 --help 菜單中查看:

$ rembg --help

他們是:

  • rembg i 用于文件
  • rembg p 用于文件夾
  • rembg s 用于 HTTP 服務(wù)器

Rembg 使用 MIT 許可證發(fā)布。下次你需要從圖像中刪除背景時(shí)試試看。

(題圖:MJ/blur background image lens in high resolution, very detailed, 8k)

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