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/...
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
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 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 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() {
@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）
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