效果图

Mask转前景图Demo

# mask转前景图
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
import time


class UnsupportedFormat(Exception):
    def __init__(self, input_type):
        self.t = input_type

    def __str__(self):
        return "不支持'{}'模式的转换，请使用为图片地址(path)、PIL.Image(pil)或 OpenCV(cv2)模式".format(self.t)


class MatteMatting():
    def __init__(self, original_graph, mask_graph, input_type='path'):
        """
        将输入的图片经过蒙版转化为透明图构造函数
        :param original_graph:输入的图片地址、PIL格式、CV2 格式
        :param mask_graph:蒙版的图片地址、PIL格式、CV2 格式
        :param input_type:输入的类型，有 path：图片地址、pil：pil 类型、cv2 类型
        """
        if input_type == 'path':
            self.img1 = cv2.imread(original_graph)
            self.img2 = cv2.imread(mask_graph)
        elif input_type == 'pil':
            self.img1 = self.__image_to_opencv(original_graph)
            self.img2 = self.__image_to_opencv(mask_graph)
        elif input_type == 'cv2':
            self.img1 = original_graph
            self.img2 = mask_graph
        else:
            raise UnsupportedFormat(input_type)

    @staticmethod
    def __transparent_back(img):
        """
        :param img: 传入图片地址
        :return: 返回替换白色后的透明图
        """
        img = img.convert('RGBA')
        L, H = img.size
        color_0 = (255, 255, 255, 255)  # 要替换的颜色
        for h in range(H):
            for l in range(L):
                dot = (l, h)
                color_1 = img.getpixel(dot)
                if color_1 == color_0:
                    color_1 = color_1[:-1] + (0,)
                    img.putpixel(dot, color_1)
        return img

    def save_image(self, mask_flip=False):
        """
        用于保存透明图
        :param mask_flip: 蒙版翻转，将蒙版的黑白颜色翻转;True 翻转;False 不使用翻转
        """
        timestamp = str(int(time.time()))
        if mask_flip:
            img2 = cv2.bitwise_not(self.img2)  # 黑白翻转
        image = cv2.add(self.img1, img2)
        image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # OpenCV 转换成 PIL.Image 格式
        img = self.__transparent_back(image)
        img.save(f"/Users/bytedance/Desktop/跑图/输出图/{timestamp}.png")

    @staticmethod
    def __image_to_opencv(image):
        """
        PIL.Image 转换成 OpenCV 格式
        """
        img = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
        return img


if __name__ == '__main__':
    mm = MatteMatting("/Users/bytedance/Desktop/跑图//输入图/image.png",
                      "/Users/bytedance/Desktop/跑图//分割图/分割_01.jpeg")
    mm.save_image(mask_flip=True)  # mask_flip是指蒙版翻转，即把白色的变成黑色的，黑色的变成白色的

获取最大实体Mask逻辑

"return_format": 1时返回的第一个

多个实体合并逻辑

import cv2
from PIL import Image
import os

# 定义根目录，这里存放要处理的文件
root_dir = '/Users/bytedance/Desktop/跑图/mask合并/'
# 获取根目录下的所有文件列表
files = os.listdir(root_dir)

# 生成包含'mask.jpeg'和其对应的'mask_1.jpeg'的文件对列表
pairs = [(file, file.replace('.jpeg', '_1.jpeg', )) for file in files if file.endswith('mask.jpeg')]

for pair in pairs:
    # 读取'mask.jpeg'文件
    mask0 = cv2.imread(os.path.join(root_dir, pair[0]))
    # 读取'mask_1.jpeg'文件
    mask1 = cv2.imread(os.path.join(root_dir, pair[1]))
    if mask1 is None:  # 如果'mask_1.jpeg'不存在，则跳过本次循环
        continue
    # 将两个图像进行叠加
    image = mask0 + mask1
    # 定义输出文件名，是'mask.jpeg'替换为'_combined.jpeg'
    output_file = pair[0].replace('.jpeg', '_combined.jpeg')

    # 保存合并后的图片
    cv2.imwrite(output_file, image)

完整入参示例

{
    "image_urls": [
        "https://xxx"],
    "req_key": "entity_seg",
    "return_url": True,
    "max_entity": 20,
    "return_format": 1,
    "refine_mask": 0
}

完整返回示例

{
        "code": 10000,
        "data": {
                'algorithm_base_resp': {
                        'status_code': 0,
                        'status_message': 'Success'
                },
                'binary_data_base64': [],
                'entity_num': [
                        3
                ],
                'image_urls': ['https:xxx ',
                        'https:xxx',
                        'https:xxx'
                ],
                'ori_height': [1706],
                'ori_width': [960],
                'seg_score': [0.999703049659729, 0.9998470544815063, 0.9993122220039368]
        },
        'message': 'Success',
        'request_id': '202407231631029A865ECF357FC3D0CD9F',
        'status': 10000,
        'time_elapsed': '2.366757385s'
}