1.功能描述：

大家在做图片处理的的时候经常会碰到过度拉伸的图片，如果数量少手工调整就可以了，如果多的话就很麻烦了。百度自动识别过度拉伸的图像，将图像内容恢复成正常比例。此功能可应用于提升视频、图片质量，对视频截图/封面图、网站图片进行处理，找出并修复存在过度拉伸问题的视频、图片，提升内容质量。

2.平台接入

具体接入方式比较简单，可以参考我的另一个帖子，这里就不重复了：

3.调用攻略(Python3)及评测

3.1首先认证授权：

在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考：

具体Python3代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

#!/usr/bin/env python

import urllib

import base64

import json

#client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK

client_id =【百度云应用的AK】

client_secret =【百度云应用的SK】

#获取token

def get_token():

host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + client_id + '&client_secret=' + client_secret

request = urllib.request.Request(host)

request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')

response = urllib.request.urlopen(request)

token_content = response.read()

if token_content:

token_info = json.loads(token_content)

token_key = token_info['access_token']

return token_key

3.2拉伸图像恢复分析接口调用：

说明的比较清晰，这里就不重复了。

大家需要注意的是：

base64编码后大小不超过4M，最短边至少64px，最长边最大4096px，长宽比3:1以内。注意：图片的base64编码是不包含图片头的。

Python3调用代码如下：

#拉伸图像恢复

#filename:原图片名(本地存储包括路径)；resultfilename:处理后的文件保存名称

def stretch_restore(filename,resultfilename):

request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/stretch_restore"

# 二进制方式打开图片文件

f = open(filename, 'rb')

img = base64.b64encode(f.read())

params = dict()

params['image'] = img

params['show'] = 'true'

params = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8")

#params = json.dumps(params).encode('utf-8')

access_token = get_token()

request_url = request_url + "?access_token=" + access_token

request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)

request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')

response = urllib.request.urlopen(request)

content = response.read()

if content:

#print(content)

content=content.decode('utf-8')

#print (content)

#print(content)

data = json.loads(content)

img_str=data['image']

save_base_image(img_str,resultfilename)

stretch_restore('nopoint_stratch.jpg','nopoint_stratch_restore.jpg')

4.功能评测：

选用不同的数据对效果进行测试，具体效果如下：

拉伸图：

处理后：

对比原图：

是不是感觉稍微宽一点，还没有完全恢复。我在使用的时候发现一个窍门，就是对于重度拉伸的图片，有时候不能一次恢复到位，可以多次恢复，这样效果会好一些。下面这张是运行两次算法(就是在第一次恢复结果的基础上再运行一遍恢复算法)的效果：

是不看起来和原图已经完全一致了？

测试下来，整体感觉处理的很不错，此功能会大大的减轻图片编辑的工作。