pibooth-background-changer

Plugin pour pibooth permettant de supprimer automatiquement le fond des photos et de le remplacer par un fond personnalisé.

Fonctionnalités

• Suppression automatique du fond par IA (utilise rembg)
• Choix parmi plusieurs fonds personnalisés
• Navigation entre les fonds avec les boutons tactiles ou les flèches gauche/droite
• Option "Sans fond" pour garder la photo originale
• Activation/désactivation à la volée
• Bandeau d'information avec miniature du fond sélectionné
• Auto-masquage du bandeau après quelques secondes
• Détection automatique du GPU (NVIDIA CUDA, Intel OpenVINO, AMD ROCm, Apple CoreML)
• Sélection automatique du modèle optimal selon la plateforme

Installation

Prérequis

• Python 3.7+
• pibooth 2.0+

Installation standard

pip install pibooth-background-changer

Installation avec support GPU

# NVIDIA GPU (CUDA)
pip install pibooth-background-changer[gpu-nvidia]

# Intel GPU (OpenVINO)
pip install pibooth-background-changer[gpu-intel]

# AMD GPU (DirectML - Windows)
pip install pibooth-background-changer[gpu-amd-windows]

# AMD GPU (ROCm - Linux)
pip install pibooth-background-changer[gpu-amd-linux]

# Apple Silicon (CoreML)
pip install pibooth-background-changer[gpu-apple]

Installation depuis les sources

git clone https://github.com/ceeeeb/pibooth-background-changer.git
cd pibooth-background-changer
pip install -e .

Configuration

Ajoutez vos images de fond dans le dossier configuré (par défaut ~/.config/pibooth/backgrounds/).

Options de configuration

Dans ~/.config/pibooth/pibooth.cfg :

[BACKGROUND_CHANGER]
# Chemin vers le dossier contenant les images de fond
backgrounds_path = ~/.config/pibooth/backgrounds

# Activer le remplacement de fond au démarrage
enabled = True

# Modèle IA pour la suppression de fond
# Options: auto, silueta, u2netp, u2net, u2net_human_seg, isnet-general-use
# "auto" sélectionne automatiquement le meilleur modèle pour votre plateforme
model = auto

# Traiter les captures individuelles (True) ou seulement l'image finale (False)
process_captures = True

Modèles disponibles

Modèle	Taille	Vitesse	Qualité	Recommandé pour
silueta	4 MB	Très rapide	Bonne	Raspberry Pi
u2netp	4 MB	Rapide	Bonne	CPU lent
u2net_human_seg	176 MB	Moyen	Très bonne	Portraits
u2net	176 MB	Moyen	Excellente	Desktop
isnet-general-use	178 MB	Lent	Excellente	GPU puissant

Détection automatique

Avec model = auto, le plugin sélectionne automatiquement :

• Raspberry Pi : silueta (rapide, léger)
• Desktop/GPU : isnet-general-use (meilleure qualité)

Accélération GPU supportée

GPU	Provider ONNX	Installation
NVIDIA	CUDA / TensorRT	onnxruntime-gpu
Intel	OpenVINO	onnxruntime-openvino
AMD (Windows)	DirectML	onnxruntime-directml
AMD (Linux)	ROCm	onnxruntime-rocm
Apple Silicon	CoreML	onnxruntime-coreml

Raspberry Pi

Limitations du VideoCore VI

Le GPU VideoCore VI du Raspberry Pi 4/5 n'est pas directement supporté par ONNX Runtime. Le plugin utilise donc le CPU avec un modèle optimisé (silueta).

Optimisations pour Raspberry Pi

1. Modèle léger : Le mode auto sélectionne silueta (~4 MB)
2. Résolution réduite : Traitement à 640x480 par défaut
3. RAM : Minimum 2 GB recommandé

Configuration recommandée pour Raspberry Pi

[CAMERA]
resolution = (640, 480)

[BACKGROUND_CHANGER]
model = silueta
enabled = True

Temps de traitement estimés (Raspberry Pi 4)

Modèle	Résolution	Temps
silueta	640x480	~3-5 sec
u2netp	640x480	~5-8 sec
u2net	640x480	~15-20 sec

Utilisation

1. Lancez pibooth normalement
2. En mode attente, utilisez les boutons tactiles ou les flèches GAUCHE/DROITE pour changer de fond
3. Le bandeau affiche le fond sélectionné avec une miniature
4. Le fond sera automatiquement appliqué aux photos prises

Contrôles

• Bouton < ou Flèche GAUCHE : Fond précédent
• Bouton > ou Flèche DROITE : Fond suivant
• "Sans fond" : Option par défaut pour garder la photo originale

Formats d'images supportés

• JPEG (.jpg, .jpeg)
• PNG (.png)
• BMP (.bmp)
• GIF (.gif)
• WebP (.webp)

Dépannage

Le plugin ne se charge pas

Vérifiez que rembg est installé :

pip install rembg

Traitement trop lent

1. Utilisez le modèle silueta :

model = silueta

2. Réduisez la résolution de la caméra :

[CAMERA]
resolution = (640, 480)

3. Installez le support GPU si disponible

Erreur de mémoire sur Raspberry Pi

model = silueta

Vérifier l'accélération GPU

Les logs affichent le provider utilisé :

Available ONNX providers: ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
Using CUDA (NVIDIA GPU) acceleration

Licence

MIT License

Crédits

• pibooth - Framework photobooth
• rembg - Suppression de fond par IA
• ONNX Runtime - Inférence optimisée