rembg
v2.0.60
Rembg 是一个去除图像背景的工具。
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python: >3.7, <3.13
如果您已经安装了onnxruntime ，只需安装rembg ：
pip install rembg # for library
pip install " rembg[cli] " # for library + cli否则，请安装具有显式 CPU/GPU 支持的rembg 。
CPU支持：
pip install rembg[cpu] # for library
pip install " rembg[cpu,cli] " # for library + cliGPU 支持：
首先，您需要检查您的系统是否支持onnxruntime-gpu 。
访问 https://onnxruntime.ai 并检查安装矩阵。
如果是，只需运行：
pip install " rembg[gpu] " # for library
pip install " rembg[gpu,cli] " # for library + cli 安装步骤完成后，您只需在终端窗口中输入rembg即可使用 rembg。
rembg命令有 4 个子命令，每个子命令对应一种输入类型：
i用于文件p代表文件夹s代表 http 服务器b表示 RGB24 像素二进制流您可以使用以下命令获取有关主命令的帮助：
rembg --help另外，关于所有使用的子命令：
rembg < COMMAND > --helpi当输入和输出是文件时使用。
删除远程图像的背景
curl -s http://input.png | rembg i > output.png从本地文件中删除背景
rembg i path/to/input.png path/to/output.png删除指定模型的背景
rembg i -m u2netp path/to/input.png path/to/output.png删除背景仅返回蒙版
rembg i -om path/to/input.png path/to/output.png应用 Alpha 抠图删除背景
rembg i -a path/to/input.png path/to/output.png传递额外参数
SAM example
rembg i -m sam -x ' { "sam_prompt": [{"type": "point", "data": [724, 740], "label": 1}] } ' examples/plants-1.jpg examples/plants-1.out.pngCustom model example
rembg i -m u2net_custom -x ' {"model_path": "~/.u2net/u2net.onnx"} ' path/to/input.png path/to/output.pngp当输入和输出是文件夹时使用。
删除文件夹中所有图像的背景
rembg p path/to/input path/to/output与以前相同，但监视要处理的新/更改的文件
rembg p -w path/to/input path/to/outputs用于启动http服务器。
rembg s --host 0.0.0.0 --port 7000 --log_level info要查看完整的端点文档，请访问： http://localhost:7000/api 。
从图像网址中删除背景
curl -s " http://localhost:7000/api/remove?url=http://input.png " -o output.png删除上传图像的背景
curl -s -F file=@/path/to/input.jpg " http://localhost:7000/api/remove " -o output.pngb处理来自 stdin 的 RGB24 图像序列。它旨在与另一个程序（例如 FFMPEG）一起使用，该程序将 RGB24 像素数据输出到 stdout，该数据通过管道传输到该程序的 stdin，尽管没有什么可以阻止您在 stdin 手动输入图像。
rembg b image_width image_height -o output_specifier论据：
output-%03u.png ，则输出文件将被命名为output-000.png 、 output-001.png 、 output-002.png等。输出文件将是无论指定的扩展名如何，均以 PNG 格式保存。您可以省略它以将结果写入标准输出。FFMPEG 的用法示例：
ffmpeg -i input.mp4 -ss 10 -an -f rawvideo -pix_fmt rgb24 pipe:1 | rembg b 1280 720 -o folder/output-%03u.png宽度和高度值必须与 FFMPEG 输出图像的尺寸相匹配。请注意，对于 FFMPEG，“ -an -f rawvideo -pix_fmt rgb24 pipe:1 ”部分是整个工作正常运行所必需的。
以字节为单位的输入和输出
from rembg import remove
input_path = 'input.png'
output_path = 'output.png'
with open ( input_path , 'rb' ) as i :
with open ( output_path , 'wb' ) as o :
input = i . read ()
output = remove ( input )
o . write ( output )输入和输出为 PIL 图像
from rembg import remove
from PIL import Image
input_path = 'input.png'
output_path = 'output.png'
input = Image . open ( input_path )
output = remove ( input )
output . save ( output_path )作为 numpy 数组的输入和输出
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 )强制输出为字节
from rembg import remove
input_path = 'input.png'
output_path = 'output.png'
with open ( input_path , 'rb' ) as i :
with open ( output_path , 'wb' ) as o :
input = i . read ()
output = remove ( input , force_return_bytes = True )
o . write ( output )如何以执行方式迭代文件
from pathlib import Path
from rembg import remove , new_session
session = new_session ()
for file in Path ( 'path/to/folder' ). glob ( '*.png' ):
input_path = str ( file )
output_path = str ( file . parent / ( file . stem + ".out.png" ))
with open ( input_path , 'rb' ) as i :
with open ( output_path , 'wb' ) as o :
input = i . read ()
output = remove ( input , session = session )
o . write ( output )要查看有关如何使用 rembg 的完整示例列表，请转到示例页面。
只需将rembg命令替换为docker run danielgatis/rembg即可。
试试这个：
docker run -v path/to/input:/rembg danielgatis/rembg i input.png path/to/output/output.png所有模型都会下载并保存在用户主文件夹的.u2net目录中。
可用的型号有：
如果您需要更多微调模型，请尝试以下操作：#193（评论）
该库直接依赖于 onnxruntime 库。因此，只有当onnxruntime提供对特定版本的支持时，我们才能更新Python版本。
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