抠图是 PS 中的一项常用技术。但是要做到完美地将图像中的目标选取出来往往费时费力。近日，一个名为 PyMatting 的项目无疑能够帮助你。
项目地址：https://github.com/pymatting/pymatting
无需手动，一键抠图
抠图的 AI 应用场景是这样的：给定一张图像，通过划定一个区域，AI 应当能够估计到划定区域内的前景图目标，并将这个前景完整地抽取出来，用来替换到其他背景的图像中去。
因此，抠图需要两个 AI 能力：首先，AI 需要能够在划定的区域内识别目标。其次，AI 要能够完整地将目标抽取出来，没有划定错误的边缘、模糊的图像等问题。
上图为项目作者提供的示例。给定一只动物的图像（左上），以及人划定的区域（右上），算法应当能够获得划定区域内目标的阿尔法通道，即区分前景和背景的黑白轮廓（左下）。有了这一数据，就可以从原图中抠去目标，并移动到新的图像中去（右下）。
据项目介绍，PyMatting 具有以下特性。
首先，项目能够完成阿尔法抠图（Alpha Matting），其中包括 Closed-Form 抠图、大核抠图（Large Kernel Matting）、KNN 抠图、基于学习的数字抠图（Learning Based Digital Matting）、随机游走（Random Walk）抠图等算法。
同时，项目也能完成前景预估，包括 Clos Form 前景预估和多级别前景预估（基于 CPU、CUDA 和 OpenCL 等）算法。
该项目还可以进行快速多线程 KNN 搜索、不完全阈值化楚列斯基分解（incomplete thresholded Cholesky decomposition）、V 轮几何多网格预条件子（V-Cycle Geometric Multigrid preconditioner）等。
使用方法
在使用前，你需要保证电脑安装相应的 Python 环境（Python 3），同时需要以下安装包：
numpy>=1.16.0
pillow>=5.2.0
numba>=0.47.0
scipy>=1.1.0
由于项目需要 GPU，因此也需要 GPU 相关支持：
cupy-cuda90>=6.5.0 or similar
pyopencl>=2019.1.2
除此之外，为了进行测试，也需要：
pytest>=5.3.4
为了方便使用，作者提供了一些示例代码。例如，如下代码中，给定原始图像和抠图框，可以抽取出阿尔法前景：
from pymatting import cutout
cutout(
# input image path"data/lemur.png",
# input trimap path"data/lemur_trimap.png",
# output cutout path"lemur_cutout.png")
作者还提供了高级代码，直接进行抠图，生成新图像：
image = load_image("../data/lemur/lemur.png", "RGB", scale, "box")
trimap = load_image("../data/lemur/lemur_trimap.png", "GRAY", scale, "nearest")
# estimate alpha from image and trimap
alpha = estimate_alpha_cf(image, trimap)
# make gray background
new_background = np.zeros(image.shape)
new_background[:, :] = [0.5, 0.5, 0.5]
# estimate foreground from image and alpha
foreground, background = estimate_foreground_ml(image, alpha, return_background=True)
# blend foreground with background and alpha, less color bleeding
new_image = blend(foreground, new_background, alpha)
除了代码示例外，项目还提供了测试代码，可在主目录中运行：
python3 tests/download_images.py
pip3 install -r requirements_tests.txt
pytest
这一测试能够覆盖 89% 的代码。
除了项目外，作者还提供了不同的抠图算法的基准测试结果，如下所示：
不同算法在测试数据集上的均方误差大小。
可以看出，基于学习的算法和 Closed-Form 算法都能取得不错的效果。
完整的基准测试结果：https://pymatting.github.io/benchmark.html
