├── images_input
    └── b.jpg
├── humanseg_output
    └── b.png
├── 先看这个.txt
└── skin.py


/images_input/b.jpg:
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https://raw.githubusercontent.com/3150601355/PaddleDemo/HEAD/images_input/b.jpg


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/humanseg_output/b.png:
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https://raw.githubusercontent.com/3150601355/PaddleDemo/HEAD/humanseg_output/b.png


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/先看这个.txt:
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1 | 0. 这个例子使用百度飞桨给人物去除背景，可以用来做证件照之类的。
2 | 
3 | 1. 使用代码前建议仔细看一下我在B站的视频。 该安装的轮子一定要装。
4 | 
5 | 2. 预训练模型“deeplabv3p_xception65_humanseg”在第一次使用时会被自动下载，这会占用一些时间（取决于你的网速），第二次运行时会从本地自动加载，运行起来就快多了。
6 | 


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/skin.py:
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 1 | import os
 2 | import paddlehub as hub
 3 |  
 4 | # 加载模型
 5 | seg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg', version="1.0.0")  
 6 |  
 7 | # 要处理的文件目录
 8 | path = './images_input/'
 9 | 
10 | # 获取文件列表
11 | files = [path + i for i in os.listdir(path)]  
12 | 
13 | # 抠图
14 | results = seg.segmentation(data={'image': files}, 
15 |         output_dir = './humanseg_output/')  
16 | 


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