2021年以來，自動駕駛賽道進入爆發期，該行業成為大廠以及初創企業的必爭之地，其中眾多公司都采用了計算機視覺作為自動駕駛的技術底座，通過影像分割技術，汽車才能夠有效理解道路場景，分清楚哪里是路，哪里是人，除了自動駕駛領域，影像分割技術也常出現在其他重要的場景中，比如：
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醫療影像分割：幫助醫生進行診斷測驗
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衛星影像分析：適合深入研究大量影像資料
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影像娛樂類App：人像摳圖、避免視頻彈幕遮住人臉
因此，影像分割技術的應用十分重要且廣泛，HMS Core機器學習服務影像分割服務采用了具有創新意義的語意分割框架，這種框架將影像中的每個像素點都標簽化，即使是發絲細節都可以清晰完整的保留，另外，影像分割服務還提升了對于不同畫質、不同尺寸圖片的處理能力，針對分割演算法常常出現的白邊，采用更加結構化學習的訓練方式，使邊緣更加自然，
那么如此穩定、精細化的分割能力，到底如何實作？
開發實戰
一、開發準備
Maven倉和SDK的配置步驟可以參考開發者網站中的應用開發介紹：
https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/hiai-Guides/image-segmentation-0000001050040109#section1658976113112?ha_source=hms1
1 配置華為Maven倉地址，
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 添加編譯SDK依賴
dependencies {
// 引入基礎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中添加權限
// 使用存盤權限
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />
二、開發步驟
@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 創建圖片分割檢測器
MLImageSegmentationSetting setting = new MLImageSegmentationSetting.Factory()
// 設定為人像分割
.setAnalyzerType(MLImageSegmentationSetting.BODY_SEG)
.create();
this.analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getImageSegmentationAnalyzer(setting);
3 通過android.graphics.Bitmap創建“MLFrame”物件用于分析器檢測圖片
MLFrame mlFrame = new MLFrame.Creator().setBitmap(this.originBitmap).create();
4 呼叫“asyncAnalyseFrame ”方法進行影像分割
// 創建一個task，處理影像分割檢測器回傳的結果，
Task<MLImageSegmentation> task = this.analyzer.asyncAnalyseFrame(mlFrame);
// 異步處理影像分割檢測器回傳的結果，
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<MLImageSegmentation>() {
@Override
public void onSuccess(MLImageSegmentation mlImageSegmentationResults) {.
if (mlImageSegmentationResults != null) {
//獲得從圖片中分割出的人像前景圖
foreground = mlImageSegmentationResults.getForeground();
preview.setImageBitmap(MainActivity.this.foreground);
}
}
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override
public void onFailure(Exception e) {
return;
}
});
5 更換圖片背景
// 從相冊中獲取圖片
backgroundBitmap = Utils.loadFromPath(this, id, targetedSize.first, targetedSize.second);
BitmapDrawable drawable = new BitmapDrawable(backgroundBitmap);
preview.setBackground(drawable);
preview.setImageBitmap(this.foreground);
6 更換圖片背景
MLFrame mlFrame = new MLFrame.Creator().setBitmap(this.originBitmap).create();
（demo演示視頻如下）
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