rembg
v2.0.60
Rembg 是一個去除影像背景的工具。
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python: >3.7, <3.13
如果您已經安裝了onnxruntime ，只需安裝rembg ：
pip install rembg # for library
pip install " rembg[cli] " # for library + cli否則，請安裝具有明確 CPU/GPU 支援的rembg 。
CPU支援：
pip install rembg[cpu] # for library
pip install " rembg[cpu,cli] " # for library + cliGPU 支援：
首先，您需要檢查您的系統是否支援onnxruntime-gpu 。
造訪 https://onnxruntime.ai 並檢查安裝矩陣。
如果是，只需運行：
pip install " rembg[gpu] " # for library
pip install " rembg[gpu,cli] " # for library + cli 安裝步驟完成後，您只需在終端機視窗中輸入rembg即可使用 rembg。
rembg指令有 4 個子指令，每個子指令對應一種輸入類型：
i用於文件p代表資料夾s代表 http 伺服器b表示 RGB24 像素二進位流您可以使用以下命令來取得有關主命令的協助：
rembg --help另外，關於所有使用的子命令：
rembg < COMMAND > --helpi當輸入和輸出是文件時使用。
刪除遠端影像的背景
curl -s http://input.png | rembg i > output.png從本機檔案中刪除背景
rembg i path/to/input.png path/to/output.png刪除指定模型的背景
rembg i -m u2netp path/to/input.png path/to/output.png刪除背景僅返回蒙版
rembg i -om path/to/input.png path/to/output.png應用 Alpha 摳圖刪除背景
rembg i -a path/to/input.png path/to/output.png傳遞額外參數
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當輸入和輸出是資料夾時使用。
刪除資料夾中所有圖像的背景
rembg p path/to/input path/to/output與以前相同，但監視要處理的新/更改的文件
rembg p -w path/to/input path/to/outputs用於啟動http伺服器。
rembg s --host 0.0.0.0 --port 7000 --log_level info若要查看完整的端點文檔，請造訪： http://localhost:7000/api 。
從圖像網址中刪除背景
curl -s " http://localhost:7000/api/remove?url=http://input.png " -o output.png刪除上傳圖像的背景
curl -s -F file=@/path/to/input.jpg " http://localhost:7000/api/remove " -o output.pngb處理來自 stdin 的 RGB24 影像序列。它旨在與另一個程式（例如 FFMPEG）一起使用，該程式將 RGB24 像素資料輸出到 stdout，該資料透過管道傳輸到該程式的 stdin，儘管沒有什麼可以阻止您在 stdin 手動輸入影像。
rembg b image_width image_height -o output_specifier論點：
output-%03u.png ，則輸出檔案將命名為output-000.png 、 output-001.png 、 output-002.png等。是無論指定的副檔名為何，均以 PNG 格式儲存。您可以省略它以將結果寫入標準輸出。FFMPEG 的用法範例：
ffmpeg -i input.mp4 -ss 10 -an -f rawvideo -pix_fmt rgb24 pipe:1 | rembg b 1280 720 -o folder/output-%03u.png寬度和高度值必須與 FFMPEG 輸出影像的尺寸相符。請注意，對於 FFMPEG，「 -an -f rawvideo -pix_fmt rgb24 pipe:1 」部分是整個工作正常運作所必需的。
以位元組為單位的輸入和輸出
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 )輸入和輸出為 PIL 影像
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 )作為 numpy 數組的輸入和輸出
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 )強制輸出為位元組
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 )如何以執行方式迭代文件
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 )若要查看有關如何使用 rembg 的完整範例列表，請前往範例頁面。
只需將rembg指令替換為docker run danielgatis/rembg即可。
試試這個：
docker run -v path/to/input:/rembg danielgatis/rembg i input.png path/to/output/output.png所有模型都會下載並保存在使用者主資料夾的.u2net目錄中。
可用的型號有：
如果您需要更多微調模型，請嘗試以下操作：#193（評論）
該庫直接依賴 onnxruntime 庫。因此，只有當onnxruntime提供對特定版本的支援時，我們才能更新Python版本。
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