Unity & EasyDL 图像分割 - 识别图像中主体及其位置_easydl 图像分割应用

EasyGL图像分割介绍：

创建应用：

1.进入百度AI开放平台打开控制台：

2.在左上角打开产品服务列表，找到EasyDL零门槛AI开放平台：

3.打开EasyGL图像：

4.在公有云部署-应用列表中创建一个应用：

5.创建完成后获取到AppID、API Key、Secret Key：

创建模型：

1.进入EasyGL图像分割：

2.创建模型：

3.创建数据集：

4.数据导入：

上传图片，图片的数量尽量多些

 导入完成后查看并标注：

框选目标所在范围：

添加标签并为框选的目标设置标签：

设置完成后保存当前标注：

5.训练模型：（开始训练后需要等待一定时间）

6.发布模型：

发布完成后，拿到接口地址，来到Unity中，根据接口响应字段说明定义相应数据结构：

using System;
 
[Serializable]
public class ImageSegmentationResponse
{
    /// <summary>
    /// 唯一的log id 用于问题定位
    /// </summary>
    public int log_id;
    /// <summary>
    /// 标签数组结果
    /// </summary>
    public ImageSegmentationResult[] results;
}
[Serializable]
public class ImageSegmentationResult
{
    /// <summary>
    /// 标签名称
    /// </summary>
    public string name;
    /// <summary>
    /// 置信度
    /// </summary>
    public string score;
    /// <summary>
    /// 位置
    /// </summary>
    public Location location;
    /// <summary>
    /// 基于游程编码的字符串，编码内容为和原图宽高相同的布尔数组
    /// 若数组值为0，代表原图此位置像素点不属于检测目标，若为1，代表原图此位置像素点属于检测目标
    /// </summary>
    public bool[] mask;
}
[Serializable]
public class Location
{
    /// <summary>
    /// 目标定位位置的长方形左上顶点的水平坐标
    /// </summary>
    public int left;
    /// <summary>
    /// 目标定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标
    /// </summary>
    public int top;
    /// <summary>
    /// 目标定位位置的长方形的宽度
    /// </summary>
    public int width;
    /// <summary>
    /// 目标定位位置的长方形的高度
    /// </summary>
    public int height;
}

在任意一个模块下载C#SDK，例如在图像识别中下载，它是包含EasyDL的API内容的：

有了SDK后，放入Unity中的Plugins文件夹中，封装调用函数，只需要将检测图片的字节数据作为参数，其中appID、apiKey、secretKey是在上面创建应用时获取到的，url是发布模型时获取到的：

using System;
using UnityEngine;
 
/// <summary>
/// 图像分割
/// </summary>
public class ImageSegmentation
{
    private const string appID = "";
    private const string apiKey = "";
    private const string secretKey = "";
    private const string url = "";
 
    public static ImageSegmentationResult[] SendRequest(byte[] bytes)
    {
        var client = new Baidu.Aip.EasyDL.EasyDL(appID, apiKey, secretKey);
        try
        {
            var response = client.requestImage(url, bytes);
            Debug.Log(response.ToString());
            ImageSegmentationResponse r = JsonUtility.FromJson<ImageSegmentationResponse>(response.ToString());
            return r.results;
 
        }
        catch (Exception error)
        {
            Debug.LogError(error);
        }
        return null;
    }
}

测试图片：

测试代码：

using System.IO;
using UnityEngine;
 
public class Example : MonoBehaviour
{
    private void Start()
    {
        ImageSegmentation.SendRequest(File.ReadAllBytes(Application.dataPath + "/1.jpg"));
    }
}

返回结果：

拿到了定位数据后，接下来将其区域绘制出来， 响应说明中解释（left，top）构成左上顶点，但是从返回值来看top为16，减去一个高度312的话，左下顶点的坐标已经是负数，因此推断其位置信息是在以左上角为原点的坐标系中的，我们在Unity中将该点作为左下顶点去处理。

首先创建一个Image来放置我们的测试图片，Canvas、Image大小也设为测试图片的大小640 * 359：

以下是测试脚本，将其挂载于Image测试：

using System.IO;
using UnityEngine;
 
public class Example : MonoBehaviour
{
    private void Start()
    {
        var results = ImageSegmentation.SendRequest(File.ReadAllBytes(Application.dataPath + "/测试.jpg"));
 
        for (int i = 0; i < results.Length; i++)
        {
            var location = results[i].location;
 
            LineRenderer line = new GameObject("LineRenderer").AddComponent<LineRenderer>();
            line.positionCount = 4;
            line.loop = true;
 
            Vector2 leftTop = new Vector2(location.left, location.top);
            Vector2 rightTop = new Vector2(location.left + location.width, location.top);
            Vector2 leftBottom = new Vector2(location.left, location.top + location.height);
            Vector2 rightBottom = new Vector2(location.left + location.width, location.top + location.height);
 
            RectTransformUtility.ScreenPointToWorldPointInRectangle(transform as RectTransform, leftTop, Camera.main, out Vector3 point1);
            RectTransformUtility.ScreenPointToWorldPointInRectangle(transform as RectTransform, rightTop, Camera.main, out Vector3 point2);
            RectTransformUtility.ScreenPointToWorldPointInRectangle(transform as RectTransform, rightBottom, Camera.main, out Vector3 point3);
            RectTransformUtility.ScreenPointToWorldPointInRectangle(transform as RectTransform, leftBottom, Camera.main, out Vector3 point4);
 
            line.SetPosition(0, point1);
            line.SetPosition(1, point2);
            line.SetPosition(2, point3);
            line.SetPosition(3, point4);
        }
    }
}

emmm... 区域大概准确吧，可能测试的模型数据集足够丰富的话检测会更精确。