python-虚拟试衣

实现虚拟试衣操作（即将图片中的模特换一身衣服）在 Python 中可以通过图像处理和深度学习技术来完成，具体来说，一般采用以下几个步骤：

1、人物分割：识别图片中的模特主体和背景，从中提取模特的区域。

2、关键点检测：识别模特的关键身体部位，比如肩部、腰部、腿部等，以便将新的衣物正确地贴合到人体。

3、衣服分割或替换：将目标衣物的图片裁剪并对齐到模特的身体关键位置，实现衣服替换。

4、图像合成：将更换后的新衣服与模特人像进行合并、边缘处理，提升视觉效果。

下面是虚拟试衣流程的详细代码实现和技术选型：
方案实现

使用深度学习进行人体分割
人体分割需要将图片中的模特主体与背景以及衣物分开，常用的工具包括：
DeepLabV3+（深度学习分割模型）。
RemBG（移除背景工具，用于直接分割人体区域）。
代码示例：使用 RemBG 进行模特分割
安装 rembg 库：

python 复制代码

pip install rembg

分割人物主体代码：

python 复制代码

from rembg import remove
from PIL import Image
def extract_person(input_image_path, output_image_path):
    # 加载图片
    with open(input_image_path, "rb") as input_file:
        image_data = input_file.read()
    # 使用 rembg 移除背景
    output_data = remove(image_data)
    # 保存分割完成的主体人物图片
    with open(output_image_path, "wb") as output_file:
        output_file.write(output_data)
# 实例运行：分割图片中的模特
extract_person("model.jpg", "model_no_bg.png")

运行后，会生成一个去除背景的透明图片 model_no_bg.png。

裁剪、调整衣服的图片尺寸
为了给模特换一套衣服，需要裁剪衣服图片并调整到模特的尺寸。
代码示例：调整衣物尺寸以匹配模特

python 复制代码

from PIL import Image

def resize_clothes(clothes_image_path, person_image_path, output_path):
    # 加载衣物和模特图片
    clothes = Image.open(clothes_image_path)
    person = Image.open(person_image_path)
    # 根据模特的尺寸调整衣服
    clothes_resized = clothes.resize(person.size)
    # 保存调整后的衣服图片
    clothes_resized.save(output_path)
    print(f"衣服调整完成，保存到：{output_path}")

# 实例运行：调整衣服尺寸以适配模特
resize_clothes("clothes.jpg", "model_no_bg.png", "resized_clothes.png")

这段代码会将 clothes.jpg 调整为与透明模特区域图片 model_no_bg.png 的大小。

人体关键点检测
人体关键点检测用于确定模特的肩膀、腰部、腿部等位置，以对衣服进行精准的贴合操作。可以使用 OpenPose 或 Mediapipe 库实现。
安装 Mediapipe

python 复制代码

pip install mediapipe

代码示例：检测人体关键点

python 复制代码

import cv2
import mediapipe as mp

def detect_keypoints(image_path):
    # 加载 Mediapipe 的姿态检测模块
    mp_pose = mp.solutions.pose
    pose = mp_pose.Pose()
    mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
    # 加载图片
    image = cv2.imread(image_path)
    image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 人体关键点检测
    results = pose.process(image_rgb)
    # 提取关键点信息
    if results.pose_landmarks:
        for landmark in results.pose_landmarks.landmark:
            print(f"关键点：({landmark.x}, {landmark.y}, {landmark.z})")
    # 绘制关键点
    annotated_image = image.copy()
    mp_drawing.draw_landmarks(
        annotated_image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS
    )
    # 保存绘制结果
    cv2.imwrite("annotated_model.jpg", annotated_image)
# 实例运行：检测人体关键点并标注
detect_keypoints("model.jpg")

运行代码后，您将得到 annotated_model.jpg，其中包含人体的关键点连接图。

图像合成：换衣服功能
结合前面的人体分割、衣物调整和人体关键点检测，将衣服图片融合到模特图片上。
图像垂直合成代码：

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from PIL import Image

def virtual_try_on(person_image_path, clothes_image_path, output_path):
    # 加载模特和衣服图片
    person = Image.open(person_image_path)
    clothes = Image.open(clothes_image_path)
    # 图像叠加：将衣服贴合到模特上
    combined = Image.alpha_composite(person.convert("RGBA"), clothes.convert("RGBA"))
    # 保存最终试衣效果
    combined.save(output_path)
    print(f"虚拟试衣效果保存到：{output_path}")
# 实例运行：合并模特与衣服
virtual_try_on("model_no_bg.png", "resized_clothes.png", "final_try_on.png")

图像边缘处理
为保持自然效果，可以对衣物边缘进行模糊处理或抗锯齿处理。
代码示例: 高斯模糊处理

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from PIL import ImageFilter

def smooth_edges(image_path, output_path):
    # 加载图片
    image = Image.open(image_path)
    # 对边缘进行模糊处理
    blurred_image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=2))
    # 保存结果
    blurred_image.save(output_path)
    print(f"边缘处理完成，保存到：{output_path}")

# 针对试衣后的图片做边缘处理
smooth_edges("final_try_on.png", "try_on_smoothed.png")

完整实现工作流

1、将所有步骤整合为完整的工作流：

2、使用 RemBG 分割模特主体。

3、使用 Mediapipe 检测人体关键部位。

4、调整衣物尺寸以贴合人体。

5、通过叠加操作实现衣物替换。

最后进行边缘模糊处理以优化视觉效果。