【使用攻略】【图像技术】黑白图像上色
一、需求描述
人们的生活越过越丰富多彩。可是家里珍藏已久的旧相册，经过岁月的冲洗边角旮旯儿已泛黄。旧照片是对过往岁月的真实记录，爷爷奶奶年轻时的相貌，衣着、神态，遵循着过去的潮流和规范。去年，百度联合新华社献礼改革开放40周年，发起“给旧时光上色”活动，借助AI的力量，“唤醒”爷爷奶奶手中的黑白老照片，让每个人看到那个年代最真实的景象。
其实，借助百度【黑白图像上色】技术，不仅可以给老照片上色，还能给黑白水墨画等上色，让大家体验一把不一样的水墨画，也是一种新奇的感受。
当然，如果能够给一整篇的【黑白漫画】上色，输出【彩色漫画】，那这个【黑白图像上色】技术在这方面会有很大的作为的，相信会受到很多漫画爱好者的喜爱。
或者可以换个思维，对于【漫画制作】这块，应该是先画出黑白轮廓，然后给图片上色，如果合理利用百度【黑白图像上色】技术，那么在画出黑白轮廓后，参考百度【黑白图像上色】技术处理后的图片，然后再调整颜色的深浅明暗，这样可以大大降低漫画【上色】的工作量，提高漫画【上色】的效率，制作出更加精致的漫画。
另外，像儿童读物等文章都会有【插画】，可以利用【黑白图像上色】技术，给文章的【黑白插画】上色，提供更加好看的【彩色插画】。
二、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/#/ai/imageprocess/overview/index
（2）接口文档
文档地址：https://ai.baidu.com/docs#/ImageProcessing-API/27271a5c
接口描述：智能识别黑白图像内容并填充色彩，使黑白图像变得鲜活。
请求说明
请求示例
HTTP 方法：POST
请求URL：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/colourize
URL参数：
参数 值
access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token，参考”Access Token获取”
Header如下：
参数 值
Content-Type application/x-www-form-urlencoded
Body中放置请求参数，参数详情如下：
请求参数
参数是否必选类型可选值范围说明
imagetruestring-base64编码后大小不超过4M，最短边至少64px，最长边最大800px，长宽比3：1以内。注意：图片的base64编码是不包含图片头的，如（data:image/jpg;base64,）
返回说明
返回参数
字段是否必选类型说明
log_id是uint64唯一的log id，用于问题定位
image否stringbase64编码图片
返回示例
{
"log_id": "6876747463538438254",
"image": "处理后图片的Base64编码"
}
（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
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"
});
2、建立Index.cshtml文件
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表单里面有两个控件：
一个Input：type="file"，asp-for="FileUpload" ，上传图片用；
一个Input：type="submit"，asp-page-handler="Colourize" ，提交并返回识别结果。
一个img：src="@Model.curPath"，显示需要上色的图片。
一个img：src="@Model.imgProcessPath"，显示上色后的图片。
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。
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 BodySearchModel(IHostingEnvironment hostingEnvironment)
{
HostingEnvironment = hostingEnvironment;
}
public async Task OnPostColourizeAsync()
{
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 = 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 = GetImageProcessJson(imgBase64,
“你的API KEY”, “你的SECRET KEY”);
JObject jo =
(JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);
try
{
string imageProcessBase64 = jo["image"].ToString();
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 e1)
{
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();
}
}
///
/// 图像处理Json字符串
///
/// 图片base64编码
/// API Key
/// Secret Key
///
public static string GetImageProcessJson(string strbaser64, string clientId, string clientSecret)
{
string token = GetAccessToken(clientId, clientSecret);
string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/colourize?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;
}
三、效果测试
1、页面：
2、识别结果：
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
四、产品建议
1、试了好几张黑白图片，发现百度的【黑白图片上色】技能给山水、建筑物等实物上色会比较鲜艳，结果也比较满意，而对于纯植物、人物素描等黑白图片则喜欢涂上【红色】，变化不是很大，这方面可能需要再改进一下。
2、如果能够降低对输入图片的大小、长宽的限制，就更好了。
3、如果能给【黑白图像】涂上不同的颜色，然后让用户选择自己喜欢的那张，那就更加好了，毕竟每个人的审美观念不同，喜欢的图片颜色也不一样的。
4、若【黑白图像上色】可以输出多个不同颜色的结果，那么就可以应用到【漫画制作】中去，在漫画完成【线稿】后，可以利用百度【黑白图像上色】技术，提供不用颜色的【上色图】，为漫画【上色】这一步骤提供参考，大大降低【上色】的难度，提高【上色】效率，最终制作出更加精致的【漫画】。
5、可以尝试开发【批量黑白图像】处理功能的应用，比如对一个压缩包、对一个文件夹内的所有图片进行【上色】处理，然后批量输出结果，这样就可以对【黑白漫画】进行【上色】处理，“制作”出【彩色漫画】了。
6、一般像儿童读物等文章都会有【插画】，可以利用【黑白图像上色】技术，给文章的【黑白插画】上色，提供更加好看的【彩色插画】。