https://github.com/rimochan/modnet-entry

【MODNet-entry】开箱即用的人像抠图工具
https://github.com/rimochan/modnet-entry

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【MODNet-entry】开箱即用的人像抠图工具

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/rimochan/modnet-entry
• Owner: RimoChan
• Created: 2023-02-11T09:30:03.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: slave
• Last Pushed: 2023-02-11T09:50:43.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2024-08-03T09:12:18.224Z (3 months ago)
• Language: Python
• Size: 4.88 KB
• Stars: 158
• Watchers: 2
• Forks: 16
• Open Issues: 2
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  • Readme: readme.md

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README

        
# 【MODNet-entry】开箱即用的人像抠图工具

前几天我用stable-diffusion生成了几千张萝莉图片，准备用来做游戏立绘，但是它出的图都是带背景的……也不是不能抠啦，但是我一点手工活都不想做，所以就在GitHub上找了找有没有什么全自动抠人的模型。

但是我找到的都没有方便的接口，一般都是给一个模型，然后给一堆代码，要自己加载自己调，很麻烦。所以我就给MODNet包了一层，可以直接用pip安装，这下就方便了！

模型效果可以看[原仓库](https://github.com/ZHKKKe/MODNet)，我就不复制图片过来啦。

## 安装

```bash

pip install git+https://github.com/RimoChan/modnet-entry.git

```

安装时会从Google Drive下载预训练模型，所以要保证你的网络是好的。

## 示例

首先随便准备一张`test.png`，然后——

```python

from MODNet_entry import get_model, infer2

model = get_model('modnet_photographic_portrait_matting.ckpt')

infer2(model, 'test.png', 'alpha.png', 'new_image.png')

```

这样就抠好啦，输出就是`alpha.png`和`new_image.png`这两张图。

## 接口

```python

def get_model(ckpt_name: str) -> MODNet: ...

```

获取一个预训练的模型。

参数: 

- `ckpt_name`: 模型的名字。只有`modnet_photographic_portrait_matting.ckpt`/`modnet_webcam_portrait_matting.ckpt`两种可选。



```python

def infer(modnet: MODNet, im: np.ndarray[np.uint8], ref_size=1024) -> np.ndarray[np.float32]: ...

```

输入一张图，预测alpha通道。

参数: 

- `modnet`: 刚才加载的那个模型。

- `im`: 图片。RGB或RGBA或灰度的uint8矩阵。

- `ref_size`: 预测时如果图片的短边长于这个尺寸就缩小到这个尺寸。

返回一个与原图相同大小的灰度float矩阵。



```python

def infer2(modnet: MODNet, img_path: str, out_alpha_path: str = '', out_img_path: str = ''): ...

```

输入一个图片路径，将抠图结果保存在硬盘上。

参数: 

- `modnet`: 刚才加载的那个模型。

- `img_path`: 输入图片路径。

- `out_alpha_path`: 输出alpha图片路径。

- `out_img_path`: 输出抠好的图的路径。

## 结束

就这样，我要去看萝莉图片了，大家88！