当前位置：首页 > news >正文

python-虚拟试衣

news 2025/9/6 13:23:25

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：

pip install rembg

分割人物主体代码：

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

from PIL import Imagedef 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

pip install mediapipe

代码示例：检测人体关键点

import cv2
import mediapipe as mpdef detect_keypoints(image_path):# 加载 Mediapipe 的姿态检测模块mp_pose = mp.solutions.posepose = 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：

from PIL import Imagedef 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

from PIL import ImageFilterdef 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")