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用图像分割制作专属表情包?这里有妙招!

HMSCore技术团队 2023-03-28 原文
表情包斗图,作为人生新晋一大乐事,已经是广大网友每天必经的聊天互动环节。什么捧腹大笑、满腹槽点、彻底无语……这些万千语言无法贴切描述的情绪细节,总能被一张看似平平无奇的表情包完美形容,可谓一图胜千言,四两拨千斤!

如今,在表情包斗图进入白热化阶段,人们对表情包的定制化需求日益增多,人人是表情包的搬运工,人人也是潜力热图的创造者!赋予个人制作个性化表情包的能力很有必要。使用机器学习的图像分割功能,轻松分割复杂图片背景,让表情包制作简单而高效,让我们来看看如何将一张图片变成传情达意的表情包吧!

开发准备

Maven仓和SDK的配置步骤可以参考开发者网站中的应用开发介绍

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMSCore-Guides-V5/seg-sdk-0000001050038094-V5?ha_source=hms1?ha_source=hms1

配置集成的SDK包

图像分割提供了两种SDK集成方式,一种是预先将分割算法包预先集成在应用中,另一种是在应用安装运行后,再将所需的算法包下载到应用中,可以根据应用的使用场景和所需效果进行选择。 本文是使用了Full SDK的集成方案,在应用的build.gradle文件中,dependencies内添加图像分割的SDK依赖

implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-segmentation:2.2.0.300' implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-image-segmentation-body-model:2.2.0.300'

配置AndroidManifest.xml

打开main文件夹中的AndroidManifest.xml文件,可以根据场景和使用需要,配置读取和写入手机存储的权限,在<application>前添加

<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" /> <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" /> 在<application>内添加如下语句,当应用安装后,会自动更新最新的机器学习模型到设备

<meta-data android:name="com.huawei.hms.ml.DEPENDENCY" android:value= "imagesuperresolution"/>

开发步骤

配置存储权限申请

手机的存储权限,除了在Manifest中声明,还需要在Activity中进行动态申请。 在MainActivity的onCreate()方法中,调用requestPermission方法,对WRITE_EXTERNAL_STORAGE和READ_EXTERNAL_STORAGE权限进行申请

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { …… requestPermission(Manifest.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE); requestPermission(Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE); …… } requestPermission方法的实现如下,首先对权限进行判断,如果未获取权限,则进行申请,如果已经获取了,则返回

private void requestPermission(String permisssions) { if (Build.VERSION.SDK_INT < Build.VERSION_CODES.M) { return; } if (ContextCompat.checkSelfPermission(this, permisssions) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) { ActivityCompat.requestPermissions(this, new String[]{permisssions}, REQUEST_CODE); } else { return; } }

读取相册中的图片

我们先从相册中选取要进行表情包制作的图片,在xml文件中创建一个按钮chooseImg,点击后调用selectLocalImage方法

this.relativeLayoutLoadPhoto = this.findViewById(R.id.chooseImg); this.relativeLayoutLoadPhoto.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { MainActivity.this.selectLocalImage(StillCutPhotoActivity.this.REQUEST_CHOOSE_ORIGINPIC); } }); selectLocalImage方法的实现如下

private void selectLocalImage(int requestCode) { Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_PICK, null); intent.setDataAndType(MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI, "image/*"); this.startActivityForResult(intent, requestCode); }

进行图像分割制作表情包

再创建一个按钮cut,点击后调用createImageTransactor方法,进行图像分割分析器的创建

this.relativeLayoutCut = this.findViewById(R.id.cut); this.relativeLayoutCut.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { if (MainActivity.this.imageUri == null) { Toast.makeText(MainActivity.this.getApplicationContext(), R.string.please_select_picture, Toast.LENGTH_SHORT).show(); } else { MainActivity.this.createImageTransactor(); Toast.makeText(MainActivity.this.getApplicationContext(), R.string.cut_success, Toast.LENGTH_SHORT).show(); } } }); 在createImageTransactor方法中,我们首先创建一个图像分割的分析器,再进行分析器的配置,将其设置为人像分割模式

private MLImageSegmentationAnalyzer analyzer; MLImageSegmentationSetting setting = new MLImageSegmentationSetting.Factory().setAnalyzerType(MLImageSegmentationSetting.BODY_SEG).create(); this.analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getImageSegmentationAnalyzer(setting); 从相册中选取的文件,通过imageUri,将其打开为Bitmap格式

Pair<Integer, Integer> targetedSize = this.getTargetSize(); int targetWidth = targetedSize.first; int targetHeight = targetedSize.second; this.originBitmap = BitmapUtils.loadFromPath(StillCutPhotoActivity.this, this.imageUri, targetWidth, targetHeight); 之后创建MLFrame,调用asyncAnalyseFrame进行异步图像分割处理

MLFrame mlFrame = new MLFrame.Creator().setBitmap(this.originBitmap).create(); Task<MLImageSegmentation> task = this.analyzer.asyncAnalyseFrame(mlFrame); 图像分割完成后,对返回的结果进行处理,将去除背景后的图像保存到processedImage中

task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<MLImageSegmentation>() { @Override public void onSuccess(MLImageSegmentation mlImageSegmentationResults) { // Transacting logic for segment success. if (mlImageSegmentationResults != null) { StillCutPhotoActivity.this.foreground = mlImageSegmentationResults.getForeground(); StillCutPhotoActivity.this.preview.setImageBitmap(StillCutPhotoActivity.this.foreground); StillCutPhotoActivity.this.processedImage = ((BitmapDrawable) ((ImageView) StillCutPhotoActivity.this.preview).getDrawable()).getBitmap(); } else { StillCutPhotoActivity.this.displayFailure(); } } }).addOnFailureListener(new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(Exception e) { // Transacting logic for segment failure. StillCutPhotoActivity.this.displayFailure(); return; } });

保存表情包

最后将处理好的图像转换成png格式,存储到系统相册中

public void saveToAlbum(Bitmap bitmap){ File file = null; String fileName = System.currentTimeMillis() +".png"; File root = new File(Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsoluteFile(), this.context.getPackageName()); File dir = new File(root, "image"); if(dir.mkdirs() || dir.isDirectory()){ file = new File(dir, fileName); } FileOutputStream os = null; try { os = new FileOutputStream(file); bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, os); os.flush(); } catch (FileNotFoundException e) { Log.e(TAG, e.getMessage()); } catch (IOException e) { Log.e(TAG, e.getMessage()); }finally { try { if(os != null) { os.close(); } }catch (IOException e){ Log.e(TAG, e.getMessage()); } } if(file == null){ return; } if(imageUtilCallBack != null) { try { imageUtilCallBack.callSavePath(file.getCanonicalPath()); } catch (IOException e) { Log.e(TAG, e.getMessage()); } } // Gallery refresh. if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.KITKAT) { String path = null; try { path = file.getCanonicalPath(); } catch (IOException e) { Log.e(TAG, e.getMessage()); } MediaScannerConnection.scanFile(this.context, new String[]{path}, null, new MediaScannerConnection.OnScanCompletedListener() { @Override public void onScanCompleted(String path, Uri uri) { Intent mediaScanIntent = new Intent(Intent.ACTION_MEDIA_SCANNER_SCAN_FILE); mediaScanIntent.setData(uri); ImageUtils.this.context.sendBroadcast(mediaScanIntent); } }); } else { String relationDir = file.getParent(); File file1 = new File(relationDir); this.context.sendBroadcast(new Intent(Intent.ACTION_MEDIA_MOUNTED, Uri.fromFile(file1.getAbsoluteFile()))); } }

效果示例

编译运行后,可以从相册中选择想要制作表情包的照片,点击Cut,ML Kit会完成之后的人像识别和图像分割步骤,将杂乱的背景去除,返回人像的图片,之后点击Save即可将其保存为没有背景的表情包。

保存后即可将表情包添加到社交软件中啦,快来试试吧!

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