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  • python一键替换txt文件的指定内容
    2021-06-17 17:33:00
    path = r"**/test.txt"   #要修改txt文件的地址
    
    f = open(path, "r", encoding="utf-8")
    
    str1 = f.read()
    str2 = str1.replace("123","456")    # 123为原来的内容,456为要替换的内容
    ff = open(path, "w")
    
    ff.write(str2)
    ff.flush()
    
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  • python一键替换文件名

    2022-04-03 18:22:13
    import os # 路径 path = "picturedataset/LowHigh" # files = os.listdir(path) # print("文件列表:", files) # 文件索引 index = 0 ... old_name = str(path + os.sep + files[index]) ... # 设置新文
    import os
    
    # 路径
    path = "picturedataset/LowHigh"
    
    #
    files = os.listdir(path)
    # print("文件列表:", files)
    
    # 文件索引
    index = 0
    
    # 遍历文件
    for filename in files:
        # 设置旧文件名
        old_name = str(path + os.sep + files[index])
        # print("old_name", old_name)
    
        # 设置新文件名
        new_name = old_name.replace('-', '+')
    
        # 重命名
        os.rename(old_name, new_name)
    
        # 索引增加
        index = index + 1
    

    例如:1-5.jpg改为1+5.jpg

    展开全文
  • 效果左边是原图片,右边是替换背景后的图片,支持替换任意颜色背景。项目的实现思路很简单:用户上传的原图后,使用已经训练好的人像分割模型将人像切割出来将切割后的图片展示在新背景上2. 模型图像分割是要将图片...

    哈喽,大家好。今天继续给大家分享实战项目。

    用深度学习算法替换证件照背景,带 UI 界面那种,从此可以跟照相馆说拜拜了。

    下面我们来学习一下该项目,文末有源代码和开源地址。

    没有啰嗦的文字,没有多余的代码,只有通俗的讲解。

    1. 思路

    先来看一下最终的效果。

    图片

    效果

    左边是原图片,右边是替换背景后的图片,支持替换任意颜色背景。

    项目的实现思路很简单:

    1. 用户上传的原图后,使用已经训练好的人像分割模型将人像切割出来

    2. 将切割后的图片展示在新背景上

    2. 模型

    图像分割是要将图片根据内容分割成不同的块,如下图所示:

    图片

    相比图像分类和检测,图像分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,物体的轮廓是精准勾勒的。

    本项目的图像(人像)分割采用飞桨(PaddlePaddle)提供的deeplabv3p_xception65_humanseg模型。该模型基于DeepLabv3+,用百度自建数据集进行训练,可用于人像分割,支持任意大小的图片输入。

    DeepLabv3+ 是 Google DeepLab 语义分割系列网络的最新作,这里说的语义分割是图像分割中的一类。

    DeepLabv3+的网络结构如下:

    图片

    DeepLabv3+

    DeepLabv3+通过encoder-decoder进行多尺度信息的融合,encoder是原来的DeepLabv3,但DCNN采用了改进的Xception,提高了语义分割的健壮性和运行速率。

    decoderDeepLabv3+相比DeepLabv3新增的,其将底层特征与高层特征进一步融合,提升分割边界准确度。

    下面是人像分割的核心代码:

    from paddlehub import Module
    
    # 加载训练好的人像分割模型
    module = Module(directory="module/deeplabv3p_xception65_humanseg")
    
    # 进行分割
    res = module.segmentation(paths=[filename], output_dir='../cache', visualization=True)
    

    filename是原图片的路径。

    3. UI

    UI 界面使用ttkbootstrap开发,它是TKinter的美化库,使用方法跟TKinter一样。

    这里介绍下 UI 界面的核心代码。

    首先需要一个按钮来选择原图片

    import ttkbootstrap as ttk
    
    ttk.Button(self.leftFrame, text='选择图片', command=self.openFile)
    

    点击选择图片按钮后,会调用openFile函数对原图片进行人像分割,分割出来的人像存储在临时文件中。

    还需要一个按钮展示转换背景后的图片

    ttk.Button(self.leftFrame, text='转换底色', command=self.render)
    

    render函数会展示转换后的图片,核心代码如下:

    def render(self):
      # 获取新背景色
      colorHEX = self.color.get()
    
      # 获取分割后的人像图片
      base_img = Image.open(self.outputdir)
      # 展示新背景
      background = Image.new('RGBA', base_img.size, colorHEX)
      x, y = base_img.size
      # 将分割后的人像贴在新背景上
      background.paste(base_img, (0, 0, x, y), base_img)
      self.image_final = background
    

    self.image_final是转换背景后的图片,调整大小后便可以在 UI 上展示。

    4. 运行

    到这里,整个项目已经介绍完了,最后简单说下拿到源码后如何运行该项目。

    首先,安装飞桨(PaddlePaddle)

    pip install --upgrade paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
    
    pip install --upgrade paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
    

    然后,安装ttkbootstrap

    pip install ttkbootstrap
    

    最后,运行Circulation.py文件即可。

    如果本文对你有帮助,就点个在看鼓励下吧。

    代码获取

    源代码在下方公众号获取。

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