基于百度Paddlepaddle深度学习框架应用于Windows端Pycharm在本地实现视频的人像分割和美颜教程

时间: 2023-12-21 admin IT培训

基于百度Paddlepaddle深度学习框架应用于Windows端Pycharm在本地实现视频的人像分割和美颜教程

基于百度Paddlepaddle深度学习框架应用于Windows端Pycharm在本地实现视频的人像分割和美颜教程

    • 根据本教程实现的效果如下:
    • 前言
    • 第一步:Windows下的环境的配置
    • 第二步: 实现视频美颜和人像分割在本地IDE Pycharm上运行
    • 第三步:将两个项目进行整合,实现input——operating——output(未完待续...)
    • 项目说明:
    • 后言(我应该还会补齐这个博客,一个细节一个细节地敲,我疯了🥺)

根据本教程实现的效果如下:

原图:

人像分割+虚拟背景化+人像美艳:
效果图

原视频截图

人像分割
人像分割加虚拟背景化

以上就是根据本教程能够实现出来的效果,博主将原视频以及result视频中的截图展现出来,方便大家,对预期效果有一定把握,以后会在B站放上【视频教程】

前言

 学习的过程差不就是一个人摸索,辛酸...,稍微记录一下,方便自己回顾,也能帮助后来人进行学习交流、

第一步:Windows下的环境的配置

、、进行人工智能方面的学习开发,第一个面临的问题就是要将它运行时所需要的环境给配置好,为什么,举一个很简单的例子:炒菜需要火,铲子以及锅…

ing…
1 下载Anaconda,解压安装默认路径、

2 、、建议先创建一个环境,不然环境默认就是在c盘下的.这个路径 c:…/anaconda3/
打开Anaconda Prompt

#首先看一下自己的环境有哪些
conda env list

conda create -n It's_the_envs_'name_space_that_you_are_needed_to_change python=3.6
#It's_the_envs_'name_space_that_you_are_needed_to_change  替换成你环境的名字,用英文、

然后回 车😁再输入y确定


看到这里的话,嫩嫩的小白就已经掉了地一个坑,“下载速度很慢”
因为Anaconda 官方给出的默认下载源就很慢

#用这个命令
conda config --add channels /
#接着再:
conda create -n It's_the_envs_'name_space_that_you_are_needed_to_change python=3.6
#It's_the_envs_'name_space_that_you_are_needed_to_change  替换成你环境的名字,用英文、

哈哈哈、
速度是不是飞奔了😬?

*
查看环境后就可以新环境的name

然后呢
强调!!!!!
先激活环境然后,pip下载各种类型的库

activate My_paddle

我先贴出来官方提供的安装地址,遇到问题,可以去瞅一眼———“版本答案?!” 点我 😒

#这里我们下载cpu版本的paddle2.1conda install paddlepaddle==2.1.3 --channel /

#看一下下载在环境中的paddle库
conda list


And then、

#有了的话,就可以测试一下代码了~
python
import paddle
paddle.utils.run_check()

效果如图

到这里万里长征第一步搞定!🥰
!!!Gpu版本的呢?
、、 你要做人工智能嘛,对图片或者说数据的处理数量是庞大的,所以就需要Gpu提供算力,这样才会更高效,不然等啊等,等的头发都秃了😒…
cpu版本和Gpu版本处理相比,就是慢,其他没啥,安装Gpu版本的还得看自己的电脑配置,较麻烦,自行取舍、

请认真读画横线的这句话
我其实想偷懒了…💩💩💩
来吧,这个视频教程 点我~😘

看完了之后,你去装完再回来?
-------------------------------------------------------------------
根据选如果的条件,输入命令

PS/
小白甲:命令在哪?
小白乙:命令不是在下面吗?
小白丙:下面是图片啊,不是代码,可以粘贴复制的那种,所以,命令在哪?
我…退出直播间
亲,官方文档在上面,可?

经过艰难险阻,小白们都已经来到了激动人心的时刻

#有了的话,就可以测试一下代码了~
python
import paddle
paddle.utils.run_check()

Congratulations!😝😝😝
终于好啦~
环境配置阶段结束【我感觉自己废话很多,我知道,嘿嘿🤪】

第二步: 实现视频美颜和人像分割在本地IDE Pycharm上运行

源项目官方地址:
人像美颜
人像分割
其实,如果你要是有一点基础的话,看上面的两个链接自己是能看懂的,无非就是一些细节问题…

为了方便,我把他两个项目所用到的东西都移到本地了
如图:

part1
、、对于小白(你需要master的)来说,我先解释一下python和ipython主要区别
1 运行行上整体和分块,python在执行文件时会不间断执行直到报错或执行结束,而后者,可以分块执行,并且上下之间具有一定联系
2 ipython 可以通过“!”调用系统命令,如“!uptime“,网页版cmd的感觉。
3 ipython相较于python,更多了一些其他功能的拓展…操作上更便捷。(个人总结,不喜勿喷😐)

ipython下:


对于python而言:

#如果是python就会很麻烦:
#!python bg_replace.py
str='python F:\...\PaddleSeg\contrib\HumanSeg\\bg_replace.py'#  //python命令 + B.py
p=os.system(str)  #python 能看懂吧?

对于解压gz安装包,python下:

以上part1,简单解释了一下官方的两条ipython代码,举出了python对应的代码,大家能直观地了解到它们区别。

part2 paddlehub人像美颜部署
人像美颜比较简单,打开本地Anaconda prompt

activate My_paddle
pip install paddlehub

复制下源代码的路径


Anaconda prompt 不要关掉,不然jupyter不能正常运行
打开paddle美颜.ipynb

打开后这个样子,和百度上的那个jupyter nobook 运行环境是一样的,这是在本地上运行的jupyter notebook

然后打开IDE Pycharm

创建一个工程文件并添加python解释器

读红色的字

完成之后环境的添加就好了,然后是代码部分
1 main.py文件的代码清掉
2然后 把最初打开的paddle美颜.ipynb 的代码都复制到main.py里

放进去一张人像图重命名为 test_sample.jpg

右键运行、

运行过程中会出现很多张图片的显现结果,切换到英文状态下的输入法,按Q退出,程序会继续运行,直到执行完成;
例:


**运行结束后,出现和下面图片相同的文件结构,则可以去吃顿好吃的了!**😘😘😘


至此,关于paddlehub人像美颜模块在windows本地端的pycharm 配置已经完成!

part3 paddleseg人像分割部署

可能你想了,这不是举一反三嘛? 还不简单:把jupyter 文件夹下的 paddleseg.ipynb文件的代码也复制到pycharm不就好了?
stupid!😡😡😡
看下图的源码,那么多感叹号,在Pycharm中能运行起来吗?
???我讲的第一个part1知识点,有好好阅读吗?


所以说,这个项目的运行就要根据官方的文件的目录结构,进行对应的更改。

第三步:将两个项目进行整合,实现input——operating——output(未完待续…)

项目说明:

附上:
文档说明

项目结构

后言(我应该还会补齐这个博客,一个细节一个细节地敲,我疯了🥺)

后面的过程写博客过于繁琐,我不想写文档了…等我出在B站出视频教程吧,后期还有整合到一起,当然了,你如果研究一下官方的代码说的都是啥,你当然就可以自己在本地上整一整,最后整合成一个整体的项目,挺有成就感的、
QQ:2735919386
【b站视频链接】(占个坑,最近填)
参考文档:


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