分享一个抠图去背景的python库

最近制作图片处理工具需要抠图，在github上找了好久，发现 rembg 这个python库，一个仅有百多兆大的小模型。经过测试发现效果还是比较不错的，使用默认的模型，对人物肖像进行抠图去背景，能精细到发丝。

先来张效果图

Github仓库地址

github.com/danielgatis/rembg

安装需求

python: >3.7, <3.13

使用CPU支持，使用以下方式安装

pip install rembg # for library
pip install rembg[cli] # for library + cli

如果是使用GPU支持，首先需要检查系统是否支持 onnxruntime-gpu 访问 onnxruntime.ai ，查看系统支持的环境，然后再进行安装

pip install rembg[gpu] # for library
pip install rembg[gpu,cli] # for library + cli

上述命令执行完毕后，还需要下载一个模型文件，模型下载后，需要将模型保存在当前计算机用户目录中 .u2net目录。

例如我当前使用的win系统

可用的模型有这些

• u2net：通用预训练模型。
• u2netp：u2net模型的轻量级版本
• u2net_human_seg：预训练人体分割模型
• u2net_cloth_seg：预训练人物肖像布料模型。衣服分为三类：上身、下身和全身
• silueta：与u2net相同，但大小减少到43Mb
• isnet-general-use：新通用预训练模型
• isnet anime：动漫人物高精度分割模型
• sam：预训练模型

安装步骤完成后，您就可以以命令行的方式使用 rembg 了。

rembg 命令有4个子命令，每种输入类型对应一个子命令：

• i 用于文件
• p 表示文件夹
• s 表示http服务器
• b 用于RGB24像素二进制流

您可以通过以下方式获得有关主命令的帮助：

rembg --help

或者查看子命令

rembg <COMMAND> --help

rembg i

处理单个文件

远程图片移除背景

curl -s https://www.idcd.com/static/img/8212.jpg | rembg i > output.png

本地图片移除背景

rembg i path/to/input.png path/to/output.png

指定使用一个模型去背景

rembg i -m u2netp path/to/input.png path/to/output.png

移除背景返回mask

rembg i -om path/to/input.png path/to/output.png

应用 alpha matting (前后景分割算法)

rembg i -a path/to/input.png path/to/output.png

传递参数

SAM example

rembg i -m sam -x '{ "sam_prompt": [{"type": "point", "data": [724, 740], "label": 1}] }' examples/plants-1.jpg examples/plants-1.out.png

自定义模型 example

rembg i -m u2net_custom -x '{"model_path": "~/.u2net/u2net.onnx"}' path/to/input.png path/to/output.png

rembg p

处理整个文件夹中的文件

移除文件夹中所有图片的背景

rembg p path/to/input path/to/output

处理文件的同时会监听文件夹的图片变动

rembg p -w path/to/input path/to/output

rembg s 和 rembg b 感兴趣的可以去看下。

除了以上命令行方式，还可以使用 python 库方式调用

from rembg import remove
import cv2

input_path = 'input.png'
output_path = 'output.png'

input = cv2.imread(input_path)
output = remove(input)
cv2.imwrite(output_path, output)

我使用这个库做了个抠图小工具，可以在线体验下。 www.idcd.com/tool/image/…