第五期【百度大脑新品体验】拉伸图像恢复
让天涯 发布于2019-08 浏览:1815 回复:0
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一、功能介绍

自动识别过度拉伸的图像,将图像内容恢复成正常比例。

二、应用场景

1、视频、图片质量提升

对视频截图/封面图、网站图片进行处理,找出并修复存在过度拉伸问题的视频、图片,提升内容质量。

三、使用攻略

说明:本文采用C# 语言,开发环境为.Net Core 2.1,采用在线API接口方式实现。
(1)平台接入
登陆 百度智能云-管理中心 创建 “图像处理”应用,获取 “API Key ”和 “Secret Key” :https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1564037948120#/ai/imageprocess/overview/index

(2)接口文档

文档地址:https://ai.baidu.com/docs#/ImageProcessing-API/f83bad8b

接口描述:自动识别过度拉伸的图像,将图像内容恢复成正常比例。

请求说明

返回说明

(3)源码共享

(3-1)根据 API Key 和 Secret Key 获取 AccessToken

        /// 
        /// 获取百度access_token
        /// 
        /// API Key
        /// Secret Key
        /// 
        public static string GetAccessToken(string clientId, string clientSecret)
        {
            string authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
            HttpClient client = new HttpClient();
            List> paraList = new List>();
            paraList.Add(new KeyValuePair("grant_type", "client_credentials"));
            paraList.Add(new KeyValuePair("client_id", clientId));
            paraList.Add(new KeyValuePair("client_secret", clientSecret)); 

            HttpResponseMessage response = client.PostAsync(authHost, new FormUrlEncodedContent(paraList)).Result;
            string result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;
            JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);

            string token = jo["access_token"].ToString();
            return token;
        }

(3-2)调用API接口获取识别结果

(3-2-1)在Startup.cs 文件 的 Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env) 方法中开启虚拟目录映射功能:

            string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录

            app.UseStaticFiles(new StaticFileOptions
            {
                FileProvider = new PhysicalFileProvider(
                    Path.Combine(webRootPath, "Uploads", "BaiduAIs")),
                RequestPath = "/BaiduAIs"
            });

(3-2-2) 建立Index.cshtml文件

(3-2-2-1)前台代码:

由于html代码无法原生显示,只能简单说明一下:

主要是一个form表单,需要设置属性enctype="multipart/form-data",否则无法上传图片;

form表单里面有四个控件:

一个Input:type="file",asp-for="FileUpload" ,上传图片用;

一个Input:type="submit",asp-page-handler="StretchRestore" ,提交并返回识别结果。

一个img:src="@Model.curPath",显示需要识别的图片。

一个img:src="@Model.imgProcessPath",显示处理后的图片。

最后显示后台 msg 字符串列表信息,如果需要输出原始Html代码,则需要使用@Html.Raw()函数。

(3-2-2-2) 后台代码:

        [BindProperty]
        public IFormFile FileUpload { get; set; }
        private readonly IHostingEnvironment HostingEnvironment;
        public List msg = new List();
        public string curPath { get; set; }
        public string imgProcessPath { get; set; }

        public ImageProcessModel(IHostingEnvironment hostingEnvironment)
        {
            HostingEnvironment = hostingEnvironment;
        }

        public async Task OnPostStretchRestoreAsync()
        {
            if (FileUpload is null)
            {
                ModelState.AddModelError(string.Empty, "本地图片!");
            }
            if (!ModelState.IsValid)
            {
                return Page();
            }

            msg = new List();

            string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录
            string fileDir = Path.Combine(webRootPath, "Uploads//BaiduAIs//");
            string imgName = await UploadFile(FileUpload, fileDir);

            string fileName = Path.Combine(fileDir, imgName);
            string imgBase64 = Common.GetFileBase64(fileName);
            curPath = Path.Combine("/BaiduAIs/", imgName);//需在Startup.cs 文件 的 Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)方法中开启虚拟目录映射功能

            string result = GetImageJson(imgBase64, “你的API KEY”, “你的SECRET KEY”);
            JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);

            try
            {
                string imageProcessBase64 = jo["image"].ToString();
                msg.Add("拉伸图像恢复");
                msg.Add("log_id:" + jo["log_id"].ToString());
                string processImgName = Guid.NewGuid().ToString("N") + ".png";
                string imgSavedPath = Path.Combine(webRootPath, "Uploads//BaiduAIs//", processImgName);
                imgProcessPath = Path.Combine("BaiduAIs//", processImgName);
                await GetFileFromBase64(imageProcessBase64, imgSavedPath);
            }
            catch (Exception e)
            {
                msg.Add(result);
            }

            return Page();
        }

        /// 
        /// 上传文件,返回文件名
        /// 
        /// 文件上传控件
        /// 文件绝对路径
        /// 
        public static async Task UploadFile(IFormFile formFile, string fileDir)
        {
            if (!Directory.Exists(fileDir))
            {
                Directory.CreateDirectory(fileDir);
            }
            string extension = Path.GetExtension(formFile.FileName);
            string imgName = Guid.NewGuid().ToString("N") + extension;
            var filePath = Path.Combine(fileDir, imgName);

            using (var fileStream = new FileStream(filePath, FileMode.Create, FileAccess.Write))
            {
                await formFile.CopyToAsync(fileStream);
            }

            return imgName;
        }

        /// 
        /// 返回图片的base64编码
        /// 
        /// 文件绝对路径名称
        /// 
        public static String GetFileBase64(string fileName)
        {
            FileStream filestream = new FileStream(fileName, FileMode.Open);
            byte[] arr = new byte[filestream.Length];
            filestream.Read(arr, 0, (int)filestream.Length);
            string baser64 =  Convert.ToBase64String(arr);
            filestream.Close();
            return baser64;
        }

        /// 
        /// 文件base64解码
        /// 
        /// 文件base64编码
        /// 生成文件路径
        public static async Task GetFileFromBase64(string base64Str, string outPath)
        {
            var contents = Convert.FromBase64String(base64Str);
            using (var fs = new FileStream(outPath, FileMode.Create, FileAccess.Write))
            {
                fs.Write(contents, 0, contents.Length);
                fs.Flush();
            }
        }

        /// 
        /// 图像识别Json字符串
        /// 
        /// 图片base64编码
        /// API Key
        /// Secret Key
        /// 
        public static string GetImageJson(string strbaser64, string clientId, string clientSecret)
        {
            string token = GetAccessToken(clientId, clientSecret);
            string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/stretch_restore?access_token=" + token;
            Encoding encoding = Encoding.Default;
            HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);
            request.Method = "post";
            request.KeepAlive = true;
            string str = "image=" + HttpUtility.UrlEncode(strbaser64);
            byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);
            request.ContentLength = buffer.Length;
            request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);
            HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();
            StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default);
            string result = reader.ReadToEnd();
            return result;
        }

四、效果测试

1、页面:

2、识别结果:

2.1

2.2

原图:

2.3

原图

2.4

原图:

五、测试结果及建议

从上图测试可以看出,百度的拉伸图片恢复技术还是不错的,基本上能将图片恢复成正常的比例,至少让人看后感觉顺眼多了。

不过,若与原图相比,还是有一定的差距的。

另外,如果原图拉伸比例过大,那么恢复后的效果也相对较差,如果能够粗略计算出图片的拉伸比例,然后根据不同比例进行不同程序的拉伸处理,最终呈现的效果可能会更好。

 

 

 

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