修圖神器—超簡單實現華爲HMS ML Kit圖像超分辨率

前言

不知道你們有沒有遇到這樣的狀況，圖片壓縮接收下載後清晰度驟降，畫質模糊，更不用說放大瀏覽了。最近小編就遇到了啊，收到朋友發送的旅遊合照壓縮包，打開後，OMG，這昏暗的場景、黑黑的人像、模糊的畫面，怎麼讓我發朋友圈炫耀。無奈只能上網求助，還真讓我發現了一款超好用、操做簡單的華爲HMS ML Kit圖像超分辨率，重點是這個SDK徹底免費、適用於各類Android機型。java

背景介紹

華爲HMS ML Kit圖像超分辨率基於深度神經網絡，提供了可適用於移動端的1x和3x超分能力。1x超分去除壓縮噪聲，3x超分在抑制壓縮噪聲的同時，提供3倍放大能力。簡單通俗的說，華爲圖像超分辨率提供1x和3x兩種服務，1x超分不改變圖片尺寸，但提升圖片的清晰度，提供更加逼真、天然的視覺體驗，3x超分是將圖像的邊長放大3倍，像素放大9倍，分辨率更高，獲得更清晰的細節紋理。android

開發實戰

1. 開發準備

在開始API開發工做以前，您須要完成必要的開發準備工做，同時請確保您的工程中已經配置HMS Core SDK的Maven倉地址，而且完成了本服務的SDK集成。app

相關步驟能夠參考華爲開發者聯盟：機器學習

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMS-Guides/ml-process-4async

1.1 項目級gradle裏配置Maven倉地址maven

buildscript {
    repositories {
             ...
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}
 dependencies {
                 ...
        classpath 'com.huawei.agconnect:agcp:1.3.1.300'
    }
allprojects {
    repositories {
             ...
        maven {url 'https://developer.huawei.com/repo/'}
    }
}

1.2 應用級gradle裏配置SDK依賴ide

dependencies{       
        // 引入集合包。
        implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-imageSuperResolution:2.0.2.300'
        implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-vision-imageSuperResolution-model:2.0.2.300'     
 }

注意：學習

使用圖像超分辨率服務，您須要在應用的build.gradle配置文件中設置targetSdkVersion小於29。gradle

1.3 在文件頭添加配置

apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.huawei.agconnect'

1.4 添加以下語句到AndroidManifest.xml文件中，自動更新機器學習模型到設備

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

1.5 讀取本地文件權限

<!--讀權限-->
<uses-permission 
android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />

2.開發步驟

2.1 建立圖像超分辨率分析器。

能夠經過自定義參數類MLImageSuperResolutionAnalyzerSetting建立分析器。

// 方式1：使用默認的參數配置即1x超分。
MLImageSuperResolutionAnalyzer analyzer =  MLImageSuperResolutionAnalyzerFactory.getInstance() .getImageSuperResolutionAnalyzer();
// 方式2：使用自定義的參數配置，當前僅支持1x超分，後續可擴展。
MLImageSuperResolutionAnalyzerSetting settings = new  MLImageSuperResolutionAnalyzerSetting  .Factory()
// 設置圖像超分辨率倍數1x
setScale(MLImageSuperResolutionAnalyzerSetting.ISR_SCALE_1X) .create();
MLImageSuperResolutionAnalyzer analyzer =  MLImageSuperResolutionAnalyzerFactory.getInstance()  .getImageSuperResolutionAnalyzer(setting)

2.2 經過android.graphics.Bitmap構造MLFrame（注意此處的bitmap類型必須爲ARGB8888，請注意作必要的轉換）。

// 經過bitmap建立MLFrame，bitmap爲輸入的圖片數據。
MLFrame frame = new MLFrame.Creator().setBitmap(bitmap).create();

2.3 對圖片進行超分辨率處理
錯誤碼信息可參見：機器學習服務錯誤碼

Task<MLImageSuperResolutionResult> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame); 
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<MLImageSuperResolutionResult>() {
        public void onSuccess(MLImageSuperResolutionResult result) {
                // 識別成功的處理邏輯。
        }
 }).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
        public void onFailure(Exception e) {
                // 識別失敗的處理邏輯。
                // failure.
                if(e instanceof MLException) {
                         MLException mlException = (MLException)e;
                        // 獲取錯誤碼，開發者能夠對錯誤碼進行處理，根據錯誤碼進行差別化的頁面提示。
                        int errorCode = mlException.getErrCode();
                        // 獲取報錯信息，開發者能夠結合錯誤碼，快速定位問題。
                        String errorMessage = mlException.getMessage();
                } else {
                        // 其餘異常。
                }
        }
});

2.4 識別完成，中止分析器，釋放檢測資源。

if (analyzer != null) {
        analyzer.stop();
}

Demo

關於圖像超分小編就介紹這麼多內容，下面是效果對比圖，展現下此功能的強大吧。

原圖

1x效果圖

原圖

3x效果圖

修圖神器—超簡單實現華爲HMS ML Kit圖像超分辨率

前言

背景介紹

相關場景

開發實戰

1. 開發準備

2.開發步驟

Demo

相關連接

Github源碼

更詳細的開發指南參考華爲開發者聯盟官網