一、需求描述
从实拍图中自动分割出汽车图像，实现自动批量抠图，可进一步对背景图像进行替换、合成、虚化处理，用于新车、二手车宣传图制作。
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
目前处于邀测阶段，不能直接在控制台调用，可通过QQ群（659268104）联系群管、或提交工单申请开通测试权限。
（2）接口文档
文档地址：https://ai.baidu.com/docs#/ImageClassify-API/3e953ab4
接口描述：传入单帧图像，检测图像中的车辆，以小汽车为主，识别车辆的轮廓范围，与背景进行分离，返回分割后的二值图、灰度图、前景抠图，支持多个车辆、车门打开、后备箱打开、机盖打开、正面、侧面、背面等各种拍摄场景。
请求说明
返回说明
（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表单里面有四个控件：
一个Input：type="file"，asp-for="FileUpload" ，上传图片用；
一个Input：type="submit"，asp-page-handler="VehicleSeg" ，提交并返回识别结果。
一个img：src="@Model.curPath"，显示需要识别的图片。
一个img：src="@Model.imgProcessPath"，显示车辆分割后的前景抠图。
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; }
[BindProperty]
public string ImageUrl { get; set; }
private readonly IHostingEnvironment HostingEnvironment;
public List msg = new List();
public string curPath { get; set; }
public string imgProcessPath { get; set; }
public ImageProcessModel(IHostingEnvironment hostingEnvironment)
{
HostingEnvironment = hostingEnvironment;
}
public async Task OnPostVehicleSegAsync()
{
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 = GetImageJson(imgBase64, “你的API KEY”, “你的SECRET KEY”, "foreground");
JObject jo = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(result);
try
{
string imageProcessBase64 = jo["foreground"].ToString();
msg.Add("车辆分割");
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 e)
{
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();
}
}
///
/// 图像识别Json字符串
///
/// 图片base64编码
/// API Key
/// Secret Key
///
public static string GetImageJson(string strbaser64, string clientId, string clientSecret, string type)
{
string token = GetAccessToken(clientId, clientSecret);
string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/vehicle_seg?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)+"&type=" + type;
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
四、测试结果
总体来说，车辆分割效果的好坏，跟照片中车辆环境还是有较大的关系的，如果车辆跟周围环境区别比较明细，则分割效果相当好，如果车辆跟周围环境区别不太明显，则分割效果就不稳定了。可以尝试优化当车辆跟周围环境较为相似时，如何采取更好的方法进行车辆分割：比如，可以先识别出当前车辆类型，然后根据该车辆类型的模型图，去进行分割等。
另外，可以加入一下功能，增强车辆分割技术：
1、自动补全功能
首先，关于前景抠图的轮廓处理，目前好像对其进行了一定的模糊处理，但是这种处理方法不是很好，如果能够使用AI的自动学习能力，根据输入的图片，搜索相似的车辆图片，然后对其进行自动补全操作，比如一辆车，它的一个轮胎被东西遮挡住了，如果单纯分割，分割后的图片中的车子是少一半轮胎的，这时候，如果能够结合AI学习技术，根据相似的车辆图片，对那缺失的一半轮胎进行修图补全，形成一个完整的车辆图片，那么，最后的抠图就有更大的价值了。
2、效果美化
对车辆图片进行补全后，若能够根据相似图，对抠图进行一定的美化功能（类似现在流行的美颜相机），那么美化后的抠图就是一张相当好的效果图，这样的话，就可以直接拿来当宣传图使用了。当然，美化训练，可以采取对大量的车辆图片进行打分，最后获取高分车辆图片，然后让AI学习如何将图像往高分图方向美化，这样美化后的图片就比较符合大众要求了。
3、多图录入，形成三维效果图
另外，如果能够实现对一辆车，进行前、后、左、右多方位拍图并输入系统，最后根据输入的图片，结合该车辆已存在的设计图等进行模拟计算，输出该车的三维效果图的话，运用前景就很大了。
3.1、结合百度AR技术，显示三维效果图
比如，可以结合百度AR技术，将车辆三维效果图显示到自己想要显示的地方，这样的话，不仅可以让汽车销售员直接出去推销车辆，在汽车销售介绍的时候，显示三维效果图让顾客能够全方向的了解车辆，还能让汽车爱好者收集自己喜欢的车辆，并跟车友们很好的进行分享交流。
3.2、结合3D打印技术，打印三维车辆模型
还可以结合3D打印技术，直接打印出车辆的模型。如果能够对一辆车进行多方位拍照，然后运用百度AI技术进行3D建模，使用3D打印技术直接打印出该车辆的模型，那是一件很了不起的事情。3D模型不仅可以当作小孩子们的玩具，也可以方便汽车爱好者们研究，还有利于汽车销售，让顾客有更加直观的了解。
原本链接：https://ai.baidu.com/forum/topic/show/955827
