first commit

.gitignore

@@ -0,0 +1,36 @@
+# Build and Release Folders
+bin-debug/
+bin-release/
+[Oo]bj/
+[Bb]in/
+
+# Other files and folders
+.settings/
+
+node_modules/
+public/
+myenv/
+venv/
+package.json
+package-lock.json
+
+# Executables
+*.swf
+*.air
+*.ipa
+*.apk
+
+# Project files, i.e. `.project`, `.actionScriptProperties` and `.flexProperties`
+# should NOT be excluded as they contain compiler settings and other important
+# information for Eclipse / Flash Builder.
+
+*.mov
+*.mp4
+cert/nginx/*.crt
+cert/nginx/*.key
+
+*.jpg
+*.heic
+*.jpeg
+*.png
+

README.md

@@ -0,0 +1,208 @@
+# 图片去背景工具
+
+使用rembg库实现的Python去背景工具
+
+## 快速开始
+
+```bash
+# 激活虚拟环境
+source ~/venv/bin/activate
+
+# 使用默认参数处理images文件夹
+python remove_background.py
+
+# 处理单个文件
+python remove_background.py input.jpg output.png
+
+# 查看所有参数-m, --model)
+
+不同模型适用于不同场景：
+
+| 模型名称 | 大小 | 适用场景 | 推荐度 |
+|---------|------|---------|--------|
+| **isnet-general-use** | 179MB | 通用场景 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 默认推荐 |
+| birefnet-general | 250MB | 通用场景，质量更高 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
+| birefnet-portrait | 250MB | 人像专用 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
+| u2net | 176MB | 经典通用模型 | ⭐⭐⭐⭐ |
+| u2netp | 4.7MB | 快速处理 | ⭐⭐⭐ |
+| u2net_human_seg | 176MB | 人物分割 | ⭐⭐⭐⭐ |
+| isnet-anime | 179MB | 动漫角色 | ⭐⭐⭐⭐ |
+| silueta | 43MB | 精简快速 | ⭐⭐⭐ |
+
+**使用示例**:
+```bash
+# 使用默认模型
+python remove_background.py input.jpg
+
+# 使用人像专用模型
+python remove_background.py input.jpg output.png -m birefnet-portrait
+
+# 使用快速模型
+python remove_background.py input.jpg output.png -m u2netp
+``
+```bash
+ls -lh ~/.u2net/
+```
+
+### 模型大小参考
+
+| 模型名称 | 文件大小 | 特点 |
+|---------|---------|------|
+| u2net | 176MB | 通用模型 |
+| u2netp | 4.7MB | 轻量级，速度快 |
+| isnet-general-use | 179MB | 新一代通用，推荐 |
+| birefnet-general | ~250MB | 最新通用模型 |
+| birefnet-portrait | ~250MB | 人像专用 |
+
+### 手动下载模型（网络问题时）
+
+```bash
+# 创建目录
+mkdir -p ~/.u2net/
+
+# 下载指定模型（以isnet-general-use为例）
+curl -L "https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/isnet-general-use.onnx" \
+  -o ~/.u2net/isnet-general-use.onnx
+```
+
+### 清理模型缓存
+
+```bash
+# 删除所有已下载的模型
+rm -rf ~/.u2net/
+
+# 删除特定模型
+rm ~/.u2net/u2net.onnx
+```
+
+## 可调整参数说明
+
+### 1. 模型选择 (model_name)
+
+不同模型适用于不同场景：
+
+- **u2net** (默认): 通用模型，适合大多数场景
+- **u2netp**: 轻量版，速度更快但精度稍低
+- **u2net_human_seg**: 专门用于人物分割
+- **silueta**: 精简版u2net (43MB)，速度快
+- **isnet-general-use**: 新一代通用模型，效果可能更好
+- **isnet-anime**: 专门用于动漫角色
+- **birefnet-general**: 最新的通用模型，推荐尝试
+- **birefnet-portrait**: 专门用于人像
+- **birefnet-general-lite**: 轻量版birefnet
+
+**建议**: 如果u2net效果不好，试试 `isnet-general-use` 或 `birefnet-general`
+
+### 2. Alpha Matting 参数
+
+Alpha Matting 是后处理步骤，可以显著改善边缘质量，特别是头发、毛发等细节。
+
+#### alpha_matting (True/False)
+- **作用**: 是否启用alpha matting
+- **默认**: False
+- **建议**: 如果边缘不自然，启用此选项
+
+#### alpha_matting_foreground_threshold (0-255)
+- **作用**: 前景阈值，控制哪些区域被认为是前景
+- **默认**: 240
+- **调整建议**:
+  - 值越大(如270): 保留更多细节，但可能保留一些背景
+  - 值越小(如210): 去除更彻底，但可能丢失细节
+  - 如果前景被过度去除，增加此值
+  - 如果背景残留太多，减小此值
+
+#### alpha_matting_background_threshold (0-255)
+- **作用**: 背景阈值，控制哪些区域被认为是背景
+- **默认**: 10
+- **调整建议**:
+  - 值越大(如20-30): 去除背景更彻底
+  - 值越小(如5): 保留更多过渡区域
+  - 如果背景残留，增加此值
+
+#### alpha_matting_erode_size (像素)
+- **作用**: 侵蚀大小，用于平滑边缘
+- **默认**: 10
+- **调整建议**:
+  - 值越大(如15-20): 边缘更平滑，但可能损失细节
+  - 值越小(如5-8): 保留更多细节，但边缘可能不够平滑
+
+### 3. Mask后处理 (post_process_mask)
+
+- **作用**: 对mask进行额外的后处理
+- **默认**: False
+- **建议**: 可以尝试启用看效果是否改善
+
+## 常见问题解决
+
+### 问题1: 前景被过度去除
+**解决方案**:
+```python
+alpha_matting = True
+alpha_matting_foreground_threshold = 270  # 增加此值
+alpha_matting_background_threshold = 10   # 保持较小
+```
+
+### 问题2: 背景残留太多
+**解决方案**:
+```python
+alpha_matting = True
+alpha_matting_foreground_threshold = 240  # 保持默认或减小
+alpha_matting_background_threshold = 20   # 增加此值
+post_process_mask = True                  # 启用后处理
+```
+
+### 问题3: 边缘不自然、有锯齿
+**解决方案**:
+```python
+alpha_matting = True
+alpha_matting_erode_size = 15  # 增加平滑程度
+```
+
+### 问题4: 毛发、头发细节丢失
+**解决方案**:
+```python
+model_name = "birefnet-portrait"  # 使用人像专用模型
+alpha_matting = True
+alpha_matting_foreground_threshold = 270  # 增加以保留细节
+alpha_matting_erode_size = 5             # 减小以保留细节
+```
+
+## 推荐配置
+
+### 配置1: 高质量人像
+```python
+model_name = "birefnet-portrait"
+alpha_matting = True
+alpha_matting_foreground_threshold = 260
+alpha_matting_background_threshold = 15
+alpha_matting_erode_size = 10
+post_process_mask = True
+```
+
+### 配置2: 通用高质量
+```python
+model_name = "birefnet-general"
+alpha_matting = True
+alpha_matting_foreground_threshold = 250
+alpha_matting_background_threshold = 12
+alpha_matting_erode_size = 10
+post_process_mask = True
+```
+
+### 配置3: 快速处理
+```python
+model_name = "u2netp"
+alpha_matting = False
+post_process_mask = False
+```
+
+## 测试不同参数
+
+建议按以下顺序调整:
+
+1. 先尝试不同的模型
+2. 启用alpha_matting
+3. 调整foreground_threshold和background_threshold
+4. 最后调整erode_size
+
+每次修改后运行脚本，对比结果。

remove_background.py

@@ -0,0 +1,258 @@
+"""
+图片去背景工具
+使用rembg库自动去除图片背景
+"""
+import os
+import argparse
+from pathlib import Path
+from rembg import remove, new_session
+from PIL import Image
+
+# 支持HEIC格式
+try:
+    from pillow_heif import register_heif_opener
+    register_heif_opener()
+    HEIC_SUPPORTED = True
+except ImportError:
+    HEIC_SUPPORTED = False
+
+def str2bool(v):
+    """将字符串转换为布尔值"""
+    if isinstance(v, bool):
+        return v
+    if v.lower() in ('yes', 'true', 't', 'y', '1'):
+        return True
+    elif v.lower() in ('no', 'false', 'f', 'n', '0'):
+        return False
+    else:
+        raise argparse.ArgumentTypeError('布尔值应为true或false')
+
+def remove_background(input_path, output_path, session=None, **kwargs):
+    """
+    去除图片背景
+    
+    Args:
+        input_path: 输入图片路径
+        output_path: 输出图片路径
+        session: rembg会话对象（可选）
+        **kwargs: 其他参数，如alpha_matting相关参数
+    """
+    print(f"正在处理: {input_path}")
+    
+    # 读取输入图片
+    input_image = Image.open(input_path)
+    
+    # 去除背景
+    output_image = remove(input_image, session=session, **kwargs)
+    
+    # 保存输出图片
+    output_image.save(output_path)
+    
+    print(f"已保存: {output_path}")
+
+def process_images_folder(input_folder, output_folder, model_name="u2net", 
+                         alpha_matting=False, alpha_matting_foreground_threshold=240,
+                         alpha_matting_background_threshold=10, alpha_matting_erode_size=10,
+                         post_process_mask=False):
+    """
+    批量处理文件夹中的所有图片
+    
+    Args:
+        input_folder: 输入文件夹路径
+        output_folder: 输出文件夹路径
+        model_name: 模型名称，可选值:
+            - u2net (默认): 通用模型
+            - u2netp: 轻量版u2net
+            - u2net_human_seg: 人物分割
+            - silueta: 精简版u2net (43MB)
+            - isnet-general-use: 新的通用模型
+            - isnet-anime: 动漫角色高精度分割
+            - birefnet-general: 通用模型
+            - birefnet-portrait: 人像模型
+        alpha_matting: 是否启用alpha matting后处理（改善边缘质量）
+        alpha_matting_foreground_threshold: 前景阈值 (0-255)，值越大保留越多前景
+        alpha_matting_background_threshold: 背景阈值 (0-255)，值越大去除越多背景
+        alpha_matting_erode_size: 侵蚀大小，用于平滑边缘
+        post_process_mask: 是否启用mask后处理
+    """
+    # 创建输出文件夹
+    Path(output_folder).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    
+    # 创建会话（重用会话可以提高性能）
+    print(f"使用模型: {model_name}")
+    session = new_session(model_name)
+    
+    # 支持的图片格式
+    image_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.webp'}
+    if HEIC_SUPPORTED:
+        image_extensions.update({'.heic', '.heif'})
+    else:
+        print("提示: 未安装pillow-heif，HEIC格式不可用。安装方法: pip install pillow-heif")
+    
+    # 获取所有图片文件
+    input_path = Path(input_folder)
+    image_files = [f for f in input_path.iterdir() 
+                   if f.is_file() and f.suffix.lower() in image_extensions]
+    
+    if not image_files:
+        print(f"在 {input_folder} 中没有找到图片文件")
+        return
+    
+    print(f"找到 {len(image_files)} 张图片，开始处理...")
+    print(f"Alpha Matting: {'启用' if alpha_matting else '禁用'}")
+    if alpha_matting:
+        print(f"  - 前景阈值: {alpha_matting_foreground_threshold}")
+        print(f"  - 背景阈值: {alpha_matting_background_threshold}")
+        print(f"  - 侵蚀大小: {alpha_matting_erode_size}")
+    print(f"Mask后处理: {'启用' if post_process_mask else '禁用'}")
+    print("-" * 50)
+    
+    # 处理每张图片
+    for i, image_file in enumerate(image_files, 1):
+        try:
+            # 输出文件名（保持原始名称，改为PNG格式以支持透明背景）
+            output_filename = image_file.stem + '_nobg.png'
+            output_path = Path(output_folder) / output_filename
+            
+            print(f"[{i}/{len(image_files)}] ", end="")
+            remove_background(
+                str(image_file), 
+                str(output_path),
+                session=session,
+                alpha_matting=alpha_matting,
+                alpha_matting_foreground_threshold=alpha_matting_foreground_threshold,
+                alpha_matting_background_threshold=alpha_matting_background_threshold,
+                alpha_matting_erode_size=alpha_matting_erode_size,
+                post_process_mask=post_process_mask
+            )
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"处理 {image_file.name} 时出错: {e}")
+    
+    print("-" * 50)
+    print(f"处理完成！结果保存在 {output_folder} 文件夹中")
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description='图片去背景工具 - 使用rembg自动去除图片背景',
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog='''
+示例用法:
+  # 使用默认参数处理images文件夹
+  python remove_background.py
+  
+  # 处理单个文件
+  python remove_background.py input.jpg output.png
+  
+  # 处理指定文件夹
+  python remove_background.py my_images/ my_output/
+  
+  # 使用不同模型
+  python remove_background.py input.jpg output.png -m birefnet-portrait
+  
+  # 自定义alpha matting参数
+  python remove_background.py input.jpg output.png -ft 260 -bt 12 -es 5
+        '''
+    )
+    
+    # 必需参数
+    parser.add_argument('input', nargs='?', default='images',
+                       help='输入文件或文件夹路径（默认: images）')
+    parser.add_argument('output', nargs='?', default=None, 
+                       help='输出文件或文件夹路径（可选，默认为output/）')
+    
+    # 模型选择
+    parser.add_argument('-m', '--model', default='isnet-general-use',
+                       choices=['u2net', 'u2netp', 'u2net_human_seg', 'silueta', 
+                               'isnet-general-use', 'isnet-anime',
+                               'birefnet-general', 'birefnet-general-lite',
+                               'birefnet-portrait', 'birefnet-dis', 
+                               'birefnet-hrsod', 'birefnet-cod', 'birefnet-massive'],
+                       help='选择使用的模型 (默认: isnet-general-use)')
+    
+    # Alpha Matting参数
+    parser.add_argument('-a', '--alpha-matting', type=str2bool, nargs='?', const=True, default=True,
+                       metavar='true/false',
+                       help='启用alpha matting后处理（默认: true）。用法: -a 或 -a true 或 -a false')
+    parser.add_argument('-ft', '--foreground-threshold', type=int, default=245,
+                       help='前景阈值 (0-255)，值越大保留越多细节 (默认: 245)')
+    parser.add_argument('-bt', '--background-threshold', type=int, default=8,
+                       help='背景阈值 (0-255)，值越大去除越多背景 (默认: 8)')
+    parser.add_argument('-es', '--erode-size', type=int, default=2,
+                       help='侵蚀大小，用于平滑边缘，值越大越平滑但可能丢失细节 (默认: 2)')
+    
+    # 其他选项
+    parser.add_argument('-p', '--post-process', type=str2bool, nargs='?', const=True, default=True,
+                       metavar='true/false',
+                       help='启用mask后处理（默认: true）。用法: -p 或 -p true 或 -p false')
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    print("=" * 50)
+    print("图片去背景工具")
+    print("=" * 50)
+    
+    # 判断输入是文件还是文件夹
+    input_path = Path(args.input)
+    
+    if not input_path.exists():
+        print(f"错误: 输入路径不存在: {args.input}")
+        exit(1)
+    
+    # 处理单个文件
+    if input_path.is_file():
+        # 确定输出路径
+        if args.output is None:
+            output_path = input_path.parent / 'output' / (input_path.stem + '_nobg.png')
+            output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        else:
+            output_path = Path(args.output)
+            output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        
+        print(f"输入文件: {input_path}")
+        print(f"输出文件: {output_path}")
+        print(f"模型: {args.model}")
+        print(f"Alpha Matting: {'启用' if args.alpha_matting else '禁用'}")
+        if args.alpha_matting:
+            print(f"  - 前景阈值: {args.foreground_threshold}")
+            print(f"  - 背景阈值: {args.background_threshold}")
+            print(f"  - 侵蚀大小: {args.erode_size}")
+        print(f"Mask后处理: {'启用' if args.post_process else '禁用'}")
+        print("-" * 50)
+        
+        # 创建会话
+        session = new_session(args.model)
+        
+        # 处理图片
+        remove_background(
+            str(input_path),
+            str(output_path),
+            session=session,
+            alpha_matting=args.alpha_matting,
+            alpha_matting_foreground_threshold=args.foreground_threshold,
+            alpha_matting_background_threshold=args.background_threshold,
+            alpha_matting_erode_size=args.erode_size,
+            post_process_mask=args.post_process
+        )
+        
+        print("-" * 50)
+        print(f"处理完成！结果保存在: {output_path}")
+    
+    # 处理文件夹
+    elif input_path.is_dir():
+        output_folder = args.output if args.output else 'output'
+        
+        process_images_folder(
+            str(input_path),
+            output_folder,
+            model_name=args.model,
+            alpha_matting=args.alpha_matting,
+            alpha_matting_foreground_threshold=args.foreground_threshold,
+            alpha_matting_background_threshold=args.background_threshold,
+            alpha_matting_erode_size=args.erode_size,
+            post_process_mask=args.post_process
+        )
+    
+    else:
+        print(f"错误: 不支持的输入类型: {args.input}")
+        exit(1)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+rembg[gpu]
+pillow
+pillow-heif