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百度AI技术【黑白图像上色】给图像上上色 带给你一个精彩的世界

时间:2023-05-20 03:57:22

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百度AI技术【黑白图像上色】给图像上上色 带给你一个精彩的世界

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./ai/#/ai/imageprocess/overview/index

(2)接口文档

文档地址:/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:/rest/2.0/image-process/v1/colourize

URL参数:

Header如下:

Body中放置请求参数,参数详情如下:

请求参数

返回说明

返回参数

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

/// <summary>

/// 获取百度access_token

/// </summary>

/// <param name="clientId">API Key</param>

/// <param name="clientSecret">Secret Key</param>

/// <returns></returns>

public static string GetAccessToken(string clientId, string clientSecret)

{

string authHost = "/oauth/2.0/token";

HttpClient client = new HttpClient();

List<KeyValuePair<string, string>> paraList = new List<KeyValuePair<string, string>>();

paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("grant_type", "client_credentials"));

paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("client_id", clientId));

paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("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、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(

bine(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<string> msg = new List<string>();

public string curPath { get; set; }

public string imgProcessPath { get; set; }

public BodySearchModel(IHostingEnvironment hostingEnvironment)

{

HostingEnvironment = hostingEnvironment;

}

public async Task<IActionResult> OnPostColourizeAsync()

{

if (FileUpload is null)

{

ModelState.AddModelError(string.Empty, "本地图片!");

}

if (!ModelState.IsValid)

{

return Page();

}

msg = new List<string>();

string webRootPath = HostingEnvironment.WebRootPath;//wwwroot目录

string fileDir = bine(webRootPath, "Uploads//BaiduAIs//");

string imgName = await UploadFile(FileUpload, fileDir);

string fileName = bine(fileDir, imgName);

string imgBase64 = GetFileBase64(fileName);

curPath = bine("/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 = bine(webRootPath, "Uploads//BaiduAIs//", processImgName);

imgProcessPath = bine("/BaiduAIs/", processImgName);

await GetFileFromBase64(imageProcessBase64, imgSavedPath);

}

catch(Exception e1)

{

msg.Add(result);

}

return Page();

}

/// <summary>

/// 上传文件,返回文件名

/// </summary>

/// <param name="formFile">文件上传控件</param>

/// <param name="fileDir">文件绝对路径</param>

/// <returns></returns>

public static async Task<string> 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 = bine(fileDir, imgName);

using (var fileStream = new FileStream(filePath, FileMode.Create, FileAccess.Write))

{

await formFile.CopyToAsync(fileStream);

}

return imgName;

}

/// <summary>

/// 返回图片的base64编码

/// </summary>

/// <param name="fileName">文件绝对路径名称</param>

/// <returns></returns>

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;

}

/// <summary>

/// 文件base64解码

/// </summary>

/// <param name="base64Str">文件base64编码</param>

/// <param name="outPath">生成文件路径</param>

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();

}

}

/// <summary>

/// 图像处理Json字符串

/// </summary>

/// <param name="strbaser64">图片base64编码</param>

/// <param name="clientId">API Key</param>

/// <param name="clientSecret">Secret Key</param>

/// <returns></returns>

public static string GetImageProcessJson(string strbaser64, string clientId, string clientSecret)

{

string token = GetAccessToken(clientId, clientSecret);

string host = "/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】。

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