【人体分析-人像分割】JavaAPI示例代码
756665228 发布于2018-09-09 21:17 浏览:2355 回复:13
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最后编辑于2020-05-03

接口能力:

对于输入的一张图片(可正常解码,且长宽比适宜),识别人体的轮廓范围,与背景进行分离,适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景。输入正常人像图片,返回分割后的二值结果图和分割类型(目前仅支持person)。

算法用于将图片中的人像和背景进行分离,可以应用于APP背景替换,背景虚化等场景。

1.1 背景替换
利用分割结果进行背景的替换。比如图片中的人像的背后背景可以更换背景色,例如蓝底红底证件照。

1.2 背景虚化
利用分割的结果将背景进行虚化得到更美的更有艺术效果的照片,例如滤镜。

  • 1)邀测的接口,不能直接在控制台调用,可通过QQ群(860337848、649285136)联系群管、或提交工单申请开通测试权限。
  • 2)邀测的接口,暂未封装服务端SDK,只能通过API调用。

此接口返回的数据需要额外的处理。

需要对Java的BufferedImage、ImageIO、Graphics2D有一定的了解。对图像处理灰度 二值化有了解。

 

示例代码中使用到了第三方的json处理包fastjson



    com.alibaba
    fastjson
    1.2.49
  • Java调用示例代码及返回数据处理

感谢百度相关RD提供的Java处理代码哦

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.URLEncoder;
import java.util.Base64;
import java.util.Base64.Decoder;

import javax.imageio.ImageIO;




import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
//Base64Util  FileUtil  HttpUtil百度提供 自行下载即可 小帅整理的下载地址 
//http://aixiaoshuai.mydoc.io/?t=234826
import com.xs.util.baidu.Base64Util;
import com.xs.util.baidu.FileUtil;
import com.xs.util.baidu.HttpUtil;
/**
 * 人像分割Java-API示例代码
 * @author 小帅丶
 *
 */
public class BodySegSample {
	//人像分割接口地址
	public static String BODYSEG_URL = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg";

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		String accessToken = "自己应用获取的AccessToken";
		//返回字符串
		String filePath = "G:/bodyseg.jpg";
		String result = getBodySegResult(filePath, accessToken);
		JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(result);
		//图片转BufferedImage对象
		BufferedImage image = ImageIO.read(new File(filePath));
		//对接口返回的labelmapbase64进行处理  并拿图片的原始宽高
		convert(jsonObject.getString("labelmap"),image.getWidth(),image.getHeight());
	}
	/**
	 * @param imagePath 图片本地路径
	 * @param accessToken 应用AccessToken
	 * @return String
	 * @throws Exception
	 */
	private static String getBodySegResult(String imagePath, String accessToken)
			throws Exception {
		byte[] imgData = FileUtil.readFileByBytes(imagePath);
		String imgStr = Base64Util.encode(imgData);
		String param = "image=" + URLEncoder.encode(imgStr, "UTF-8");
		// 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token,线上环境access_token有过期时间,
		// 客户端可自行缓存,过期后重新获取。
		String result = HttpUtil.post(BODYSEG_URL, accessToken, param);
		return result;
	}
	/**
	 * 图像转换
	 * @param labelmapBase64 分割结果图片,检测出的二值图像,base64编码之后
	 * @param realWidth 图片原始高度px
	 * @param realHeight 图片原始宽度px
	 */
	public static void convert(String labelmapBase64, int realWidth, int realHeight) {
	    try {
                Decoder decoder = Base64.getDecoder();
	        byte[] bytes = decoder.decode(labelmapBase64);
	        InputStream is = new ByteArrayInputStream(bytes);
	        BufferedImage image = ImageIO.read(is);
	        BufferedImage newImage = resize(image, realWidth, realHeight);
	        BufferedImage grayImage = new BufferedImage(realWidth, realHeight, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);//灰度图
	        for(int i= 0 ; i < realWidth ; i++){
	            for(int j = 0 ; j < realHeight; j++){
	                int rgb = newImage.getRGB(i, j);
	                grayImage.setRGB(i, j, rgb * 255);  //将像素存入缓冲区 这一步很重要哦
	            }
	        }
	        File newFile = new File("G:/gray001.jpg");
	        ImageIO.write(grayImage, "jpg", newFile);
	    } catch (IOException e) {
	        e.printStackTrace();
	    }
	}
	/**
	 * 重置图片大小
	 * @param img 图片数据
	 * @param newW 图片宽度
	 * @param newH 图片高度
	 * @return
	 */
	public static BufferedImage resize(BufferedImage img, int newW, int newH) {
	    Image tmp = img.getScaledInstance(newW, newH, Image.SCALE_SMOOTH);
	    BufferedImage dimg = new BufferedImage(newW, newH, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
	    Graphics2D g2d = dimg.createGraphics();
	    g2d.drawImage(tmp, 0, 0, null);
	    g2d.dispose();
	    return dimg;
	}
}
  • 使用到的原图

  • 处理后的图片   

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共13条回复 最后由151*****712回复于2020-05-03 23:06
#13756665228回复于2019-10-11 16:24:35

2019年10月11日 更新

目前接口返回三种base64

labelmap - 二值图像,需二次处理方能查看分割效果
scoremap - 人像前景灰度图
foreground - 人像前景抠图,透明背景

看一下原图、前景抠图、灰度图效果先 看不清楚的 请访问百度网盘 

链接: https://pan.baidu.com/s/1jZe-bgfPFI11D8ZHX9V_mw 提取码: x6m6 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

很多开发者说用foreground保存的图片不太对。我这边就更新一下。仅限Java开发者们参考。这次用的SDK。

代码如下:

没有额外的改动。JDK是1.8+版本。用的JDK里面的BASE64处理

import com.baidu.aip.bodyanalysis.AipBodyAnalysis;
import org.json.JSONObject;

import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.util.Base64;

/**
* @author 小帅丶
* @className TestPersonSeg
* @Description //TODO
* @Date 2019/10/11-15:56
**/
public class TestPersonSeg {
    public static void main(String[] args) {
        String APPID = "";
        String APIKEY = "";
        String SECRETKEY = "";
        AipBodyAnalysis client = new AipBodyAnalysis(APPID, APIKEY, SECRETKEY);
        String filePath = "F:\\testimg\\20151218164804_8kY2a.jpeg";
        JSONObject object = client.bodySeg(filePath, null);
        String foreground = object.get("foreground").toString();
        GenerateImage(foreground, "F:\\testimg\\101103.png");
    }
    /**
* base64字符串转化成图片
* @param imgStr 接口返回的图片base64数据
* @param imgFilePath 即将要保存的图片的本地路径包含文件名称和格式 例如:F:/generateimage.jpg
* @return
*/
    public static boolean GenerateImage(String imgStr, String imgFilePath) { // 对字节数组字符串进行Base64解码并生成图片
        if (imgStr == null) // 图像数据为空
        return false;
        Base64.Decoder decoder = Base64.getDecoder();
        try {
            // Base64解码
            byte[] b = decoder.decode(imgStr);
            for (int i = 0; i < b.length; ++i) {
                if (b[i] < 0) { // 调整异常数据
                    b[i] += 256;
                }
            }
            // 生成jpeg图片
            OutputStream out = new FileOutputStream(imgFilePath); // 新生成的图片
            out.write(b);
            out.flush();
            out.close();
            System.out.println("保存成功" + imgFilePath);
            return true;
        } catch(Exception e) {
            System.out.println("出错了" + e.getMessage());
            return false;
        }
    }
}

 

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#14151*****712回复于2020-05-03 23:06:20
#13 756665228回复
2019年10月11日 更新 目前接口返回三种base64 labelmap - 二值图像,需二次处理方能查看分割效果 scoremap - 人像前景灰度图 foreground - 人像前景抠图,透明背景 看一下原图、前景抠图、灰度图效果先 看不清楚的 请访问百度网盘  [代码] [图片] [图片] [图片] 很多开发者说用foreground保存的图片不太对。我这边就更新一下。仅限Java开发者们参考。这次用的SDK。 代码如下: 没有额外的改动。JDK是1.8+版本。用的JDK里面的BASE64处理 [代码]  
展开

请教下换背景的时候,人像轮廓的周边全是白色怎么办啊

0
#12756665228回复于2019-10-11 16:09:20
#10 101年润发回复
我执行代码  用 foreground类型 抠出来的图还是类似 二值图像[图片]
展开

啥语言调用?

1
#11101年润发回复于2019-10-11 10:41:21

有没有大神解答一下

0
#10101年润发回复于2019-10-11 10:40:54

我执行代码  用 foreground类型 抠出来的图还是类似 二值图像

0
#9尼基塔007不错回复于2019-04-29 22:50:47

JAVA的代码也了解一下

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#8过7酌丶悔意回复于2019-03-25 12:34:34

感谢,很有帮助,楼主能不能发个前景图分割的教程,想学习一下。谢谢。

0
#7melissayoung回复于2018-12-29 15:25:17
#6 yangyang_8314回复
二值图和灰度图是ai的中间产物吗?或者说,如果是单纯抠图只需要关注foreground?
展开

如果是单纯看抠图效果,可以先用foreground前景图作参考。

0
#6yangyang_8314回复于2018-12-21 16:08:10

二值图和灰度图是ai的中间产物吗?或者说,如果是单纯抠图只需要关注foreground?

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#5烟火绽放的时刻回复于2018-11-09 13:49:16

你好,我想问一下,如果在你Android上如何对返回的二值图像进行转换呢?

0
#4想123666回复于2018-10-21 22:01:44

由衷感恩感谢

0
#3想123666回复于2018-10-21 22:01:17

最近跟着楼主学到不少

0
#2melissayoung回复于2018-09-11 10:15:47

这个必须顶上去~  Java示例代码很实用呀

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