人像分割-免费API,收集所有免费的API

基本说明：

接口地址：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg
返回格式：json
请求方式：post
请求示例：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg?access_token=test

请求参数说明：

名称	类型	必填	说明
image	string	必填	图像数据，Base64编码字符串，以图片文件形式请求时必填。图片的base64编码是不包含图片头的，（支持图片格式：jpg，bmp，png），图片Base64编码后大小不超过4M。最短边至少50px，最长边最大4096px
type	string	选填	可以通过设置type参数，自主设置返回哪些结果图，避免造成带宽的浪费 1）可选值说明： labelmap - 二值图像，需二次处理方能查看分割效果 scoremap - 人像前景灰度图 foreground - 人像前景抠图，透明背景 2）type 参数值可以是可选值的组合，用逗号分隔；如果无此参数默认输出全部3类结果图

返回参数说明：

名称	类型	说明
labelmap	string	分割结果图片，base64编码之后的二值图像，需二次处理方能查看分割效果
scoremap	string	分割后人像前景的scoremap，归一到0-255，不用进行二次处理，直接解码保存图片即可。Base64编码后的灰度图文件，图片中每个像素点的灰度值 = 置信度 * 255，置信度为原图对应像素点位于人体轮廓内的置信度，取值范围[0, 1]
foreground	string	分割后的人像前景抠图，透明背景，Base64编码后的png格式图片，不用进行二次处理，直接解码保存图片即可。将置信度大于0.5的像素抠出来，并通过image matting技术消除锯齿

JSON返回示例：

{
	"log_id": 716033439,
	"labelmap": "xxxx",
	"scoremap": "xxxx",
	"foreground": "xxxx"
}

服务级错误码参照

错误码	说明
1	服务器内部错误，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（860337848）或提交工单联系技术支持团队。
2	服务暂不可用，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（860337848）或提交工单联系技术支持团队。
3	调用的API不存在，请检查请求URL后重新尝试，一般为URL中有非英文字符，如“-”，可手动输入重试
4	集群超限额，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（860337848）或提交工单联系技术支持团队。
6	无权限访问该用户数据，创建应用时未勾选相关接口
13	获取token失败
14	IAM 鉴权失败
15	应用不存在或者创建失败
17	每天请求量超限额，可通过QQ群（860337848）联系群管、提交工单提升限额
18	QPS超限额，可通过QQ群（860337848）联系群管、提交工单提升限额
19	请求总量超限额，可通过QQ群（860337848）联系群管、提交工单提升限额
100	无效的access_token参数，请检查后重新尝试
110	access_token无效
111	access token过期
282000	服务器内部错误，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（860337848）或提交工单联系技术支持团队。
216100	请求中包含非法参数，请检查后重新尝试
216101	缺少必须的参数，请检查参数是否有遗漏
216102	请求了不支持的服务，请检查调用的url
216103	请求中某些参数过长，请检查后重新尝试
216110	appid不存在，请重新核对信息是否为后台应用列表中的appid
216200	图片为空，请检查后重新尝试
216201	上传的图片格式错误，现阶段我们支持的图片格式为：PNG、JPG、BMP，请进行转码或更换图片
216202	上传的图片大小错误，现阶段我们支持的图片大小为：base64编码后小于4M，分辨率不高于4096 * 4096，请重新上传图片
216203	上传的图片base64编码有误，请校验base64编码方式，并重新上传图片
216630	识别错误，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（860337848）或提交工单联系技术支持团队。
216634	检测错误，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（860337848）或提交工单联系技术支持团队。
282003	请求参数缺失
282005	处理批量任务时发生部分或全部错误，请根据具体错误码排查
282006	批量任务处理数量超出限制，请将任务数量减少到10或10以下
282114	URL长度超过1024字节或为0
282808	request id xxxxx 不存在
282809	返回结果请求错误（不属于excel或json）
282810	图像识别错误
283300	入参格式有误，可检查下图片编码、代码格式是否有误

完整教学代码示例

Java
Python


public static BufferedImage resize(BufferedImage img, int newW, int newH) {
    Image tmp = img.getScaledInstance(newW, newH, Image.SCALE_SMOOTH);
    BufferedImage dimg = new BufferedImage(newW, newH, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);

    Graphics2D g2d = dimg.createGraphics();
    g2d.drawImage(tmp, 0, 0, null);
    g2d.dispose();

    return dimg;
}

public static void convert(String labelmapBase64, int realWidth, int realHeight) {
    try {
	
        byte[] bytes = Base64.getDecoder().decode(labelmapBase64);
        InputStream is = new ByteArrayInputStream(bytes);
        BufferedImage image = ImageIO.read(is);
        BufferedImage newImage = resize(image, realWidth, realHeight);
        BufferedImage grayImage = new BufferedImage(realWidth, realHeight, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
        for(int i= 0 ; i < realWidth ; i++){
            for(int j = 0 ; j < realHeight; j++){
                int rgb = newImage.getRGB(i, j);
                grayImage.setRGB(i, j, rgb * 255);  //将像素存入缓冲区
            }
        }
        File newFile = new File("gray.jpg");
        ImageIO.write(grayImage, "jpg", newFile);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

{
    import cv2
    import numpy as np
    import base64
    labelmap = base64.b64decode(res['labelmap'])    # res为通过接口获取的返回json
    nparr = np.fromstring(labelmap, np.uint8)
    labelimg = cv2.imdecode(nparr, 1)
    # width, height为图片原始宽、高
    labelimg = cv2.resize(labelimg, (width, height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    im_new = np.where(labelimg==1, 255, labelimg)
    cv2.imwrite('path/to/your/outputfile', im_new)
}