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从菜鸟到高手, HMS Core图像分割服务教你如何在复杂背景里精细抠图

2022-03-03 16:00 https://my.oschina.net/HMSCore/blog/5472909 HMS Core 次阅读 条评论

2021年以来,自动驾驶赛道进入爆发期,该行业成为大厂以及初创企业的必争之地。其中众多公司都采用了计算机视觉作为自动驾驶的技术底座,通过图像分割技术,汽车才能够有效理解道路场景,分清楚哪里是路,哪里是人。除了自动驾驶领域,图像分割技术也常出现在其他重要的场景中,比如:

  • 医疗图像分割:帮助医生进行诊断测试

  • 卫星图像分析:适合深入研究大量图像数据

  • 影像娱乐类App:人像抠图、避免视频弹幕遮住人脸

因此,图像分割技术的应用十分重要且广泛。HMS Core机器学习服务图像分割服务采用了具有创新意义的语义分割框架。这种框架将图像中的每个像素点都标签化,即使是发丝细节都可以清晰完整的保留。另外,图像分割服务还提升了对于不同画质、不同尺寸图片的处理能力,针对分割算法常常出现的白边,采用更加结构化学习的训练方式,使边缘更加自然。

那么如此稳定、精细化的分割能力,到底如何实现?

开发实战

一、开发准备

Maven仓和SDK的配置步骤可以参考开发者网站中的应用开发介绍: https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/image-segmentation-0000001050040109#section1658976113112?ha_source=hms1

1 配置华为Maven仓地址。

buildscript {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
dependencies {
...
classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.4.1.300'
}
}
 
allprojects {
repositories {
google()
jcenter()
maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
}
}

2 添加编译SDK依赖

dependencies {
    // 引入基础SDK
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-segmentation:2.1.0.301'
    // 引入人像分割模型包
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-image-segmentation-body-model:2.1.0.303'
}

3 在AndroidManifest.xml中添加权限

// 使用存储权限
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

二、开发步骤

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);
    if (!allPermissionsGranted()) {
        getRuntimePermissions();
    }
}
private boolean allPermissionsGranted() {
    for (String permission : getRequiredPermissions()) {
        if (!isPermissionGranted(this, permission)) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}
private void getRuntimePermissions() {
    List<String> allNeededPermissions = new ArrayList<>();
    for (String permission : getRequiredPermissions()) {
        if (!isPermissionGranted(this, permission)) {
            allNeededPermissions.add(permission);
        }
    }
    if (!allNeededPermissions.isEmpty()) {
        ActivityCompat.requestPermissions(
                this, allNeededPermissions.toArray(new String[0]), PERMISSION_REQUESTS);
    }
}
private static boolean isPermissionGranted(Context context, String permission) {
    if (ContextCompat.checkSelfPermission(context, permission) == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
        return true; 
    }
    return false; 
}
private String[] getRequiredPermissions() { 
    try {
        PackageInfo info =
                this.getPackageManager()
                        .getPackageInfo(this.getPackageName(), PackageManager.GET_PERMISSIONS); 
        String[] ps = info.requestedPermissions;
        if (ps != null && ps.length > 0) { 
            return ps;
        } else { 
            return new String[0];
        } 
    } catch (RuntimeException e) {
        throw e; 
    } catch (Exception e) { 
        return new String[0];
    }
}

2 创建图片分割检测器

MLImageSegmentationSetting setting = new MLImageSegmentationSetting.Factory()
// 设置为人像分割
        .setAnalyzerType(MLImageSegmentationSetting.BODY_SEG)
        .create();
this.analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getImageSegmentationAnalyzer(setting);

3 通过android.graphics.Bitmap创建“MLFrame”对象用于分析器检测图片

MLFrame mlFrame = new MLFrame.Creator().setBitmap(this.originBitmap).create();

4 调用“asyncAnalyseFrame ”方法进行图像分割

// 创建一个task,处理图像分割检测器返回的结果。
Task<MLImageSegmentation> task = this.analyzer.asyncAnalyseFrame(mlFrame);
// 异步处理图像分割检测器返回的结果。
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<MLImageSegmentation>() {
    @Override
    public void onSuccess(MLImageSegmentation mlImageSegmentationResults) {.
        if (mlImageSegmentationResults != null) {
//获得从图片中分割出的人像前景图
            foreground = mlImageSegmentationResults.getForeground();
            preview.setImageBitmap(MainActivity.this.foreground);
        }
    }
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
    @Override
    public void onFailure(Exception e) {
        return;
    }
});

5 更换图片背景

// 从相册中获取图片
backgroundBitmap = Utils.loadFromPath(this, id, targetedSize.first, targetedSize.second);
BitmapDrawable drawable = new BitmapDrawable(backgroundBitmap);
preview.setBackground(drawable);
preview.setImageBitmap(this.foreground);

6 更换图片背景

MLFrame mlFrame = new MLFrame.Creator().setBitmap(this.originBitmap).create();

(demo演示视频如下)

了解更多详情>>

访问华为开发者联盟官网
获取开发指导文档
华为移动服务开源仓库地址:GitHubGitee

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