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[Android] 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

移动开发 移动开发 发布于:2022-03-03 15:25 | 阅读数:290 | 评论:0

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)
DSC0000.gif
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:GitHub、Gitee
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