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2021 年以来，主动驾驶赛道进入暴发期，该行业成为大厂以及初创企业的必争之地。其中泛滥公司都采纳了计算机视觉作为主动驾驶的技术底座，通过图像宰割技术，汽车才可能无效了解路线场景，分分明哪里是路，哪里是人。除了主动驾驶畛域，图像宰割技术也常呈现在其余重要的场景中，比方：
- 医疗图像宰割：帮忙医生进行诊断测试
- 卫星图像剖析：适宜深入研究大量图像数据
- 影像娱乐类 App：人像抠图、防止视频弹幕遮住人脸
因而，图像宰割技术的利用非常重要且宽泛。HMS Core 机器学习服务图像宰割服务采纳了具备翻新意义的语义宰割框架。这种框架将图像中的每个像素点都标签化，即便是发丝细节都能够清晰残缺的保留。另外，图像宰割服务还晋升了对于不同画质、不同尺寸图片的解决能力，针对宰割算法经常呈现的白边，采纳更加结构化学习的训练形式，使边缘更加天然。
那么如此稳固、精细化的宰割能力，到底如何实现？
开发实战
一、开发筹备
Maven 仓和 SDK 的配置步骤能够参考开发者网站中的利用开发介绍：
https://developer.huawei.com/…
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 增加编译 SDK 依赖
dependencies {
// 引入根底 SDK
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-segmentation:2.1.0.301'
// 引入人像宰割模型包
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-image-segmentation-body-model:2.1.0.303'
}3 在 AndroidManifest.xml 中增加权限
// 应用存储权限
<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 创立图片宰割检测器
MLImageSegmentationSetting setting = new MLImageSegmentationSetting.Factory()
// 设置为人像宰割
.setAnalyzerType(MLImageSegmentationSetting.BODY_SEG)
.create();
this.analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getImageSegmentationAnalyzer(setting);
3 通过 android.graphics.Bitmap 创立“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”办法进行图像宰割
// 创立一个 task，解决图像宰割检测器返回的后果。Task<MLImageSegmentation> task = this.analyzer.asyncAnalyseFrame(mlFrame);
// 异步解决图像宰割检测器返回的后果。task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<MLImageSegmentation>() {
@Override
public void onSuccess(MLImageSegmentation mlImageSegmentationResults) {.
if (mlImageSegmentationResults != null) {
// 取得从图片中宰割出的人像前景图
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）
理解更多详情 >>
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正文完
