今天跟大家唠唠我最近折腾的“多拉法尔加·罗”项目，这名字听着是不是有点中二？没办法，海贼王看多，就想搞点带劲的。
我就是单纯想用Python搞点图像处理，刚好又喜欢罗这个角色，就想着能不能把他的头像给抠出来，换个背景啥的。
我上网找一堆罗的图片，各种角度、各种表情的都有，然后就开始痛苦的数据清洗工作。有些图片分辨率太低，有些光线太暗，还有些带着水印，全都得手动筛选一遍。
图片选好后，就开始安装各种库，OpenCV、PIL、numpy这些都是必备的。这步还算顺利，就是版本问题有点烦人，装卸，卸装，搞好久才把环境配
接下来就是抠图，我试好几种方法。
颜色范围抠图：先用颜色选择器确定罗的肤色范围，然后把这个范围内的像素都变成透明的。这个方法效果很差，边缘锯齿感严重，而且容易把背景也抠掉一部分。
边缘检测抠图：用canny算法检测罗的边缘，然后把边缘内部的区域填充成不透明的，外部的区域填充成透明的。这个方法比颜色范围好一点，但是边缘还是不够平滑，而且容易把罗的头发也抠掉一部分。
mask R-CNN：这玩意儿听起来就很高端，是深度学习的方法。我找个预训练的模型，可以直接识别图片中的物体，然后生成mask。这个方法效果最边缘平滑，而且可以准确地抠出罗的头像。
mask R-CNN虽然效果但是跑起来太慢，一张图片要好几秒钟。我优化一下代码，把图片resize到更小的尺寸，并且用GPU加速，速度才勉强能接受。
抠完图，就可以换背景。我找一些海贼王里的场景图片，比如梅丽号、海底监狱啥的，然后把罗的头像贴上去。为让效果更逼真，我还调整一下罗的头像的亮度和对比度，让它和背景更加融合。
我还用PIL库加一些文字，比如“死亡外科医生”、“红心海贼团”啥的，让图片看起来更像海报。
整个过程下来，我学到不少东西。不仅熟悉Python的图像处理库，还解一些深度学习的知识。虽然的效果不算完美，但是也算是我的一次尝试。
总结一下这回实践的经验：
数据清洗很重要：高质量的图片是做好图像处理的基础。
选择合适的方法：不同的抠图方法适用于不同的场景。
优化代码：深度学习模型跑起来很慢，需要想办法优化。
多尝试：不要怕失败，只有不断尝试才能找到最佳方案。
这回的“多拉法尔加·罗”项目就分享到这里，下次我准备尝试用GAN生成罗的头像，敬请期待！
