jr们早上好

iPhone 的 iOS 16有个很酷的功能，长按照片就能把其中的拍摄主体提取出来，抠图过程比一般的抠图App方便，精细度也更高。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KIlpLyow-1680141413142)(https://my-wechat.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/%E8%8B%B9%E6%9E%9C%E6%8A%A0%E5%9B%BE1.gif)]

最近发现一个Python库——rembg，后台引擎是用于显著对象检测的深度网络架构 U²-Net

所以我就用它开发了一个在线抠图应用

依然是依托Gradio + huggingface 的space

大家先来感受一下，huggingface 最近貌似不太稳

https://huggingface.co/spaces/beihai/Remove-Background-By-U2Net

用法非常简单：
1 上传需要去背景的图片，点击Submit
2 稍等片刻，右侧Output将去背景后的主体另存为即可。

抠图应该算蛮成熟的应用了，不过学以致用嘛。

自己动手做一个大家不觉得这很酷吗?作为一名理工男我觉得这太酷了，很符合我对未来生活的想象，科技并带着趣味。/手动狗头

实现过程实在不想再讲了，因为我之前在腾讯的这个算法，我搬到了网上，随便玩！ 还有 LightGBM 可视化调参这两篇文章中已经讲过两遍了：

step1：注册Huggingface账号

step2：创建Space，SDK选Gradio

step3：克隆新建的space代码，然后将改好的代码push上去

这里只展示下核心代码吧，也是简单的离谱

核心代码

import os
os.system("/usr/local/bin/python -m pip install --upgrade pip")
import gradio as gr
from rembg import remove
import cv2def inference(img):input_img = cv2.imread(img)output = remove(input_img[:, :, [2,1,0]])return outputgr.Interface(inference, gr.inputs.Image(type="filepath", label="Input"), gr.outputs.Image(type="pil", label="Output")).launch() 

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