作者：可爱的小cherry前言大家好，这里是可爱的Cherry作为一个资深的P图怪，Cherry精通ps、sai、美图秀秀等经典工具这不，在github上又找到一个不错的项目，部署简单，功能强大，能够自动去除图片背景，保留图片中的人物或主要物体，最重要的是支持Python的api调用，可以供三方项目提供抠图功能。
官方提供的效果图如下：
系统使用一、在线抠图，我的最爱打开系统，就是很简单的2个按钮，左侧是上传图片，右侧是选择抠图类型，普通/人物
广告人生最低谷时，冷艳女上司让他迎来人生新的机会！×二、试用效果AI生成的图，效果很好，可以看到中间是一个轮廓算法，右侧是结果图
直接对比，箭头这里头发少了一小块，然后红线这边的发梢没有了，其它都很完美
广告老婆把男子爸妈赶出家门，翌日小姨子对他说....×新生成的图片只能保存为PNG格式，比原图要大上很多
三、Python的API调用通过上传图片文件进行抠图，File upload#API示例import requestsserver = "http://127.0.0.1:8000"image_path = "image.webp"。
model_name = "universal" # people,universalfiles = {"image": (image_path, open(image_path, "rb"))}data = {"model": model_name}
response = requests.post(server+/matting, files=files, data=data)print(response.text)json_data = response.json()
image_url = json_data[result_image_url]mask_url = json_data[mask_image_url]print("image_url:", server + image_url)
print("mask_url:", server + mask_url)通过提供URL图片地址进行抠图，Url upload#API示例import requestsserver = "http://127.0.0.1:8000"。
image_url = "http://your-image-url/demo.webp"data = {"image_url": image_url, "model": "universal"} # people,universal
response = requests.post(server+/matting/url, json=data)print(response.text)json_data = response.json()
image_url = json_data[result_image_url]mask_url = json_data[mask_image_url]print("image_url:",server+image_url)
print("mask_url:",server+mask_url)系统部署一、docker cli指令 docker run -itd--name image-p 38000:8000 #自定义端口
ihmily/image-matting:latest二、群晖任务计划部署控制面板——任务计划——计划的任务——用户定义的任务图是另外一个项目的，因为模式是一样的，就没截了
#本项目为docker部署，所有NAS均可安装#
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