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当今的移动摄影越来越流行，人们越来越喜欢在社交媒体上分享自己的照片和视频，尤其是人像照片。人像抠图成为了摄影和设计工作中的重要环节，而我们的人像抠图App正是您在这方面的最佳选择。

我们的人像抠图App提供了精准的AI智能抠图技术，让您能够轻松地将人像从照片中抠出来，生成一张无背景的PNG格式图片。不仅如此，我们的App还支持人像手势移动、缩放和旋转，让您能够更好地调整人像的位置和角度。同时，我们的抠图技术还能够达到发丝级的精度，让您的抠图效果更加自然、细腻。

我们的人像抠图App还支持多种背景替换和合成图片功能，让您能够轻松地将不同的照片和背景进行合成，从而创造出更加个性化的作品。您可以选择自己喜欢的背景图像或者从我们的背景库中选择背景模板，将人像和背景进行合成。通过使用我们的App，您可以轻松地创造出各种风格的人像照片，包括日系、欧美、卡通等多种风格。

除了提供优秀的抠图技术和多样的背景替换和合成功能外，我们的人像抠图App还非常易于使用。我们的用户界面简洁明了，让您能够轻松地掌握各种操作，即使您没有任何抠图经验也能够快速上手。我们还提供了详细的使用指南和视频教程，让您能够更好地了解我们的App，学习如何进行抠图和背景替换。

最重要的是，我们的人像抠图App非常稳定，能够在各种设备上正常运行。我们的App采用了先进的技术和架构，能够在不损失抠图精度和效果的前提下，提供更快的处理速度和更高的稳定性。我们的技术团队还在不断创新和优化算法，让我们的抠图技术和功能能够不断提升和完善。

总之，我们的人像抠图App是一款优秀的抠图工具，能够让您轻松地进行人像抠图和背景替换，创造出更加出色的作品。如果您想将自己的照片变得更加美丽、有趣、个性化，那么我们的人像抠图App是您不可错过的选择。我们相信，使用我们的App能够让您在摄影和设计领域中走得更远，让您的作品更受人们欢迎和喜爱。

同时，我们的人像抠图App还非常适合各种摄影和设计从业者使用。无论您是摄影师、设计师、美妆博主、时尚达人，还是任何需要使用人像抠图的人士，我们的App都能够为您提供优秀的抠图和背景替换功能。您可以轻松地将人像抠出来，进行各种修饰和设计，创造出更多元化的作品。

除了针对个人用户和从业者的需求，我们的人像抠图App还适合各种企业、品牌和广告宣传机构使用。无论您需要制作各种宣传海报、广告设计、营销素材等，我们的App都能够为您提供高效、准确、专业的人像抠图服务。您可以轻松地将产品或服务的形象与不同的背景进行合成，创造出更吸引人的视觉效果。

最后，我们的人像抠图App还提供了多种图片分享方式，让您能够更好地展示自己的作品和宣传素材。我们支持直接将作品分享到各大社交媒体平台，包括微信、微博、Instagram等，也支持将作品保存到本地相册或云端存储，方便您进行后续编辑和使用。

总之，我们的人像抠图App是一款非常优秀、稳定、易用的抠图工具，能够满足各种用户和从业者的需求。如果您想让自己的照片更加出色，创造出更多元化的作品，那么请不要犹豫，下载并使用我们的人像抠图App吧！

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当今世界上，人像抠图已经成为照片处理中不可或缺的一个环节。无论是个人日常生活中拍摄的照片，还是商业用途中的宣传图片，都需要进行人像抠图以达到更好的视觉效果和艺术效果。我们的人像抠图App将为用户带来一种全新的、先进的抠图体验。

首先，我们的人像抠图App采用了最先进的AI智能抠图技术，以最高水平的技术来确保人物的轮廓被准确抠出，同时尽量减少误差和人为因素的影响，从而为用户提供最完美的抠图结果。

与其他抠图工具相比，我们的App采用了更为先进的架构，支持对人物进行手势移动、缩放、旋转等操作，这让你可以自由编辑你的图片，掌握完全的创作自由度。此外，我们的App还支持背景替换功能，可以为你的照片增添更多的创意和想象力。

我们的App不仅提供了最佳的人像抠图效果，同时还提供了丰富的素材库，包括数百个背景模板和贴纸，以及不同的色调和光影效果等，让你的照片更具创意。此外，我们的App还支持在线更新，不断提供最新的素材和功能，以及不断升级优化性能，确保用户始终享受到最佳的使用体验。

对于专业人士和企业用户而言，我们的App也具有非常高的适用性。我们的人像抠图App支持高清输出，让你可以将照片输出为高分辨率的PNG或JPG格式。这些输出文件可以方便地用于个人博客、社交媒体、广告宣传等各种场合，让你的作品更加精美和引人注目。

总之，我们的人像抠图App是一款非常实用、高效、方便的照片处理工具，不仅为广大用户带来极佳的使用体验，同时还提供了最高水平的人像抠图效果，让你的照片更具艺术价值和创意性。如果你是一位热爱创意的摄影爱好者，或者一名需要用到照片处理的企业用户，那么我们的人像抠图App绝对是你不可错过的最佳选择！赶快下载我们的App，为你的照片增添更多的创意和想象力吧

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image human matting是一款人像抠图，自动去除背景的app(android版)，支持自定义背景，替换背景后的图像可以分享到其它app，欢迎下载体验

我们的人像抠图App具备许多独特的技术优势，这些优势都是基于我们先进的架构所实现的。

首先，我们的App采用了最先进的AI智能抠图技术，可以实现发丝级别的抠图效果。通过自然语言处理、计算机视觉等领域的深度学习算法，我们的人像抠图App能够自动识别照片中的人物轮廓，精准地抠出人物，而不会影响照片的质量和细节。无论是头发、衣服、背景，都能够被精准抠出，让你的照片看起来更加自然、真实。

其次，我们的App具备先进的架构和算法，支持实时渲染和编辑功能。我们的App可以在几秒钟内完成一次抠图和背景替换，不会让用户等待太久。而且，我们的App还支持实时编辑，你可以通过手势轻松移动、缩放和旋转照片中的人物，让你可以轻松地制作出最佳的效果。

另外，我们的App还提供了丰富的素材库，包括数百个背景模板和贴纸，可以让你在创作时更加自由地发挥。你可以选择不同的场景、风格和氛围，让你的照片更加具有创意和想象力。

除此之外，我们的人像抠图App还支持高清输出，让你可以将照片输出为高分辨率的PNG或JPG格式。这些输出文件可以方便地用于个人博客、社交媒体、广告宣传等各种场合，让你的作品更加精美和引人注目。

总之，我们的人像抠图App是一款集AI智能抠图、先进架构、实时渲染和编辑、丰富素材库等多种优势于一身的专业照片处理工具。无论是个人创意、商业用途还是各种宣传活动，我们的App都会是你最好的合作伙伴。赶快下载我们的人像抠图App，体验最先进的照片处理技术，为你的照片增添更多的创意和想象力吧！

支持自定义背景

支持手势缩放、旋转、翻转人像

支持在线分享创意图片

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本文根据官网资料，采用tensorflow 2.0，构建服饰款式识别的深度学习模型，数据集大概是这样的：

程序代码如下：

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# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

print(tf.__version__)

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

train_images = train_images/255.0
test_images = test_images/255.0

# plt.imshow(train_images[7],cmap=plt.cm.binary)
# plt.show()

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.summary()

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels)
#
# print('\nTest accuracy:', test_acc)

predictions = model.predict(test_images)

# print(predictions)
# print(predictions[0])
# print(class_names[np.argmax(predictions[0])])

for i in range(5):
    plt.grid(False)
    plt.imshow(test_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel("Actual:"+class_names[test_labels[i]])
    plt.title("Prediction:"+class_names[np.argmax(predictions[i])])
    plt.show()

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人脸识别的基本思路：

  • 先将样本图片集分别编码为128维向量
  • 定位测试图片的人脸区域，并将对应区域的人脸同样编码为128维向量
  • 计算测试图片的人脸向量与样本集中的人脸向量的距离，设定阈值，小于阈值时便认为两者为同一人

这里是本人发布的在线测试，功能尚需完善：
https://face.cfapps.io/（已失效）

（需要检测特定的人脸图片集及特定功能，请留言或邮件联系）

测试效果如图：

补充：

貌似前面的域名失效了，后来本人更新了人脸识别应用，原来为python版，新版本为nodejs版，包括人脸识别、特征点检测、表情识别、年龄与性别识别、人脸相似度对比、图库管理等功能，新测试地址：https://scholar.cfapps.io

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据说tensorflow 2.0版本集成了keras风格的api，貌似对程序员更友好；本文参考官方文档编写测试程序，采用tensoeflow 2.0构建深度学习模型，编写手写数字识别程序

手写数字数据集大概是这样的，

下面是程序代码：

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# 安装 TensorFlow

import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

print(type(x_train))

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# model.summary()

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

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本文利用spring cloud集成用户验证与授权，这里方便测试，新建微服务ralab-security

引入依赖spring-cloud-starter-security，其pom.xml文件如下：

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.8.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.ralab</groupId>
    <artifactId>ralab-security</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>ralab-security</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <spring-cloud.version>Greenwich.SR3</spring-cloud.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-security</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>${spring-cloud.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

测试不同的访问权限，新建HelloController类

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package com.ralab.ralabsecurity.resources;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
//@RequestMapping("/nlp")
public class HelloController {

    @GetMapping("/")
    public String index() {

        return "Greetings from Spring Boot!";
    }

    @GetMapping("/user")
    public String index2() {

        return "Greetings from Spring Boot! user";
    }

    @GetMapping("/admin")
    public String admin() {

        return "Greetings from Spring Boot! admin";
    }
}

设置验证与授权逻辑，新建SecurityConfiguration类

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package com.ralab.ralabsecurity;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.security.config.annotation.authentication.builders.AuthenticationManagerBuilder;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
import org.springframework.security.crypto.password.NoOpPasswordEncoder;
import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;

@EnableWebSecurity
public class SecurityConfiguration extends WebSecurityConfigurerAdapter {

    @Override
    protected void configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        auth.inMemoryAuthentication().withUser("blah").password("blah").roles("USER")
                .and().withUser("foo").password("foo").roles("ADMIN");
        //super.configure(auth);
    }

    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http.authorizeRequests().antMatchers("/").permitAll()
                .antMatchers("/**").hasRole("ADMIN")
                .and().formLogin();
        //super.configure(http);
    }

    @Bean
    public PasswordEncoder getPasswordEncoder()
    {
        return NoOpPasswordEncoder.getInstance();
    }
}

运行RalabSecurityApplication

测试打开http://localhost:8080/admin

http://localhost:8080/logout退出