HivisionIDPhotos是一个开源的 AI 项目，主要用于证件照的生成。它可以使用较低的配置，包括 CPU，通过 AI 模型工作流程，实现对多种用户拍照场景的识别、抠图与证件照生成。操作简单，效果较好。
无需依赖 GPU，仅使用 CPU 即可快速完成操作，降低了对硬件设备的要求，方便用户在不同配置的设备上使用。
一、主要功能
轻量级抠图：利用高效的 AI 算法，可以精确地从照片中抠取人像，生成干净的透明背景图像，为后续处理提供高质量的素材。该功能适用于各种拍摄场景，能确保生成的证件照质量高且符合要求。
多尺寸证件照生成：支持根据不同的规格要求生成标准证件照，适用于护照、签证等多种用途。用户可以指定尺寸，常见的如一寸、二寸等标准尺寸，并且能根据需要调整背景颜色和其他参数，以生成符合不同规格的证件照。
生成六寸排版照：可以将多张证件照排版成标准的六寸照片，方便用户进行打印和批量制作，适用于需要提交多张照片的场合。
智能换背景：支持为证件照增加或更换背景颜色，用户可以轻松选择符合要求的背景色，从而快速完成证件照的制作。
二、技术原理
抠图模型采用了 ModNet，并通过网上开源的证件照数据进行了微调，然后转换为 ONNX 格式以加快推理速度。人脸检测模型则使用了 MTCNN，也被转换为 ONNX 格式。这种技术处理使得工具在运行时能够更高效地处理图像。
- 人像抠图：
基于ModNet模型：采用由瑞士洛桑联邦理工学院开发的ModNet深度神经网络模型进行人像抠图。该模型利用深度学习技术和图像分割方法，将输入的图像划分为不同的区域，把人物与背景分离，从而实现精准的人像抠图。ModNet仅需RGB图片输入，就可以在短时间内高质量地完成人物抠图任务，并且具有较高的效率和精度。
模型微调：使用网上开源的证件照数据对ModNet模型进行微调，使其更适应证件照场景下的人像抠图。这样可以提高模型在处理证件照图像时的准确性和效果，更好地应对不同的光照、姿态、表情等因素对人像的影响。 - 人脸检测：使用MTCNN（Multitask Cascaded Convolutional Networks）人脸检测模型。MTCNN是一种多任务级联卷积神经网络，能够快速准确地检测出图像中的人脸位置和关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。在AI证件照生成中，通过MTCNN模型先检测到人脸的位置和范围，为后续的抠图、尺寸调整和背景替换等操作提供准确的人脸区域信息。
- 尺寸调整与裁剪：根据不同的证件照规格要求，对抠图后的人像进行尺寸调整和裁剪。例如，常见的1寸、2寸等证件照尺寸都有固定的长宽比例和像素要求，程序会按照这些标准对人像进行缩放和裁剪，以确保生成的证件照符合规范。
- 背景替换：在完成人像抠图后，将原背景替换为用户指定的背景颜色或预设的背景图案。通过对抠图后的人像图像与新的背景进行合成，实现背景的替换。这一步骤需要考虑人像与背景的融合效果，使替换后的背景与人像自然过渡，避免出现明显的拼接痕迹。
- 图像优化与处理：为了提高证件照的质量和美观度，还会进行一些图像优化处理操作。例如，对人像的肤色进行优化，调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，使证件照的色彩更加鲜艳、清晰，人物的形象更加突出。
三、使用方式
使用方式：用户可以通过克隆项目的 GitHub 仓库，安装依赖包后启动本地服务，在生成的本地 web 页面中完成证件照的生成和操作。也可以使用作者搭建好的在线服务（地址可在相关文档中获取），上传照片并选择转换尺寸、背景、渲染方式等参数后即可生成证件照。
环境要求：能够运行在 Linux、Windows 和 macOS 平台，支持 Python 3.7 及以上版本。推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境。
四、应用价值
学术研究参考：在人工智能和计算机视觉领域的学术研究中，HivisionIDPhotos 可以作为一个实际的应用案例，帮助研究者更好地理解和研究图像识别、处理和生成等技术。研究者可以通过对该工具的分析和改进，探索更先进的人工智能算法和技术，推动相关领域的学术研究发展。
教学案例参考：在计算机科学、数字媒体等相关专业的教学中，HivisionIDPhotos 可以作为一个教学案例，帮助学生了解人工智能在图像处理方面的应用。教师可以通过讲解该工具的原理和实现过程，让学生掌握人工智能技术的实际应用方法，提高学生的实践能力和创新思维。
总的来说，HivisionIDPhotos 为用户提供了一种便捷、高效的证件照制作方式，无论是个人用户还是开发者、企业，都可以利用它轻松制作出符合各种规格要求的证件照。