百度人像分割API调用—

现在，越来越多的图像分割技术应用到现实生活中来，比如各种辣眼睛的抠图神剧、自带瘦身美体效果的修图神器。这些看得见摸不着的神秘图像特效是如何实现的呢？还有哪些好玩又有用的应用？

今天，就以百度“人像分割技术”为例，一探究竟。

核心能力

- 精准识别图像中的人体轮廓边界，将人体轮廓与图像背景进行分离，实现像素级分割，一键抠像。

技术优势

- 适应性强：图像中有多个人体，或者背景比较复杂时，都不在话下，还能hold住人体位置重叠、遮挡、背面、侧面、大动作等各类场景。

- 精准分割：人体轮廓边缘清晰可见，评测IoU 95%以上。

分割效果图

应用场景

- 人像抠图

将原始图片中的人像分离出来，选择新的背景图像进行替换、合成；同时可以对背景进行虚化处理，突出人像，实现大光圈人像拍照效果。手残党也能变成修图小能手~

- 人体特效

视频直播过程中，识别用户的人体轮廓，为人像实时增加各种设定的背景特效、贴纸道具，拉轰、上档次，妥妥的！

示例：

图片去背景

照片背景替换

典型案例

美啦相机APP

美啦相机是广州光锥元信息科技有限公司推出的美颜美体应用软件，为女性提供全能的修图服务。今年8月接入百度人像分割技术，精确分离照片中的人像和背景，为用户提供换背景、给背景添加滤镜、景深模式等定制化个性服务。一秒就变小仙女~

原图替换背景

如何接入

人像分割服务已正式上线，欢迎免费试用，请戳这里：http://ai.baidu.com/tech/body/seg

“那个，能不能帮我P一下背景”~ 皮一下很开心~

2. Python 调用百度 API 测试 Demo

需要首先安装 baidu-aip-2.2.8.0 包

sudo pip2 install baidu-aip
# 或
sudo pip3 install baidu-aip

百度 API 测试代码如下：

import cv2
import base64
import numpy as np
import timefrom aip import AipBodyAnalysis# 在百度云中申请，每天各接口有 500 次调用限制.
startTime = time.time()
APP_ID = '****'
API_KEY = '****'
SECRET_KEY = '****'client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)imgfile = 'test2.jpg'
ori_img = cv2.imread(imgfile)
height, width, _ = ori_img.shapewith open(imgfile, 'rb') as fp:img_info = fp.read()seg_res = client.bodySeg(img_info)
labelmap = base64.b64decode(seg_res['labelmap'])
nparr = np.fromstring(labelmap, np.uint8)
labelimg = cv2.imdecode(nparr,1)
labelimg = cv2.resize(labelimg,(width,height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
new_img = np.where(labelimg==1, 255, labelimg)
maskfile = imgfile.replace('.jpg', '_mask.png')
cv2.imwrite(maskfile, new_img)res_imgfile = imgfile.replace('.jpg', '_res.jpg')
result = cv2.bitwise_and(ori_img, new_img)
cv2.imwrite(res_imgfile, result)
endTime = time.time()
print("useTime: ", endTime-startTime)
print('Done.')

随便找了几张图片，测试结构如下：

使用耗时：

useTime: 1.3324344158172607

总结：

测试结果在细节处理还是有待提高，耗时有点长，可能也是我的网络不太好吧，毕竟百度的服务器还是杠杠的，分割应该都是毫秒级别的~~

参考：

https://www.aiuai.cn/aifarm626.html

百度开放平台：http://ai.baidu.com/tech/body/seg

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百度人像分割API调用——一键抠图

2. Python 调用百度 API 测试 Demo

参考：

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