贝斯特平台网址云化AI背景清除

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贝斯特平台网址Cloudinary AI后台清除组合各种深学习算法以识别图像中前台对象并精确清除秒数背景可选指定一组对象名中的一个指令加载除去除此对象以外的所有物

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贝斯特平台网址underinary AI后台清除

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激活附加

默认背景清除行为检测图像前台对象并删除后台你可以以两种方式之一激活此行为:

• 推荐:上飞中定义background_removal提供图像时效果变换参数e_background_removal内URLs)
• 遗留问题保留后向兼容性:background_removal参数切换云台时间上传图像化上传方法)或使用更新管理API方法现有图像.

还可以包括附加指令说明AI算法应视之为前景对象保留详情见:指定前景对象下方显示

清除飞背后台

清除苍蝇上后台保留原图像原封不动并创建出图版并去除后台

上传请求清除背景时, 初始返回423错误响应, 直至背景清除进程完成第一次请求时才发生这种情况后图像缓存, 并发请求回同URL返回后台映像可请求背景清除热切变换提前编译导出版本

要删除图片飞背背景,请具体说明background_removal效果e_background_removal内URLs)例举 :

看全语法变换引用

可合并变换参数,但后台去除效果必须是链中的第一个组件

例举,应用灰度效果时先指定e_background_removal中,然后具体说明e_gray标度:

以不同图像替换后台时,应用新后台并适当定位狗:

查看后台清除应用成像反动应用.

指定前景对象

在有些情况下,AI算法可能识别前台多对象if you知道照片中期望哪类项目应用加注项,而该项在下文所列支持对象中,可请求只保留该类型对象并视其他所有项目为后台

上天做这个设置效果学参数切换background_removal:hints_( ) .

举例说,在下方原图像中,车牌和路牌都通过加法算法识别为前台对象然而,通过指定对象保留车使用e_background_removal:hints_(car)或background_removal:"cloudinary_ai:car"上上传/更新牌子也作为后台部分处理,

类似地,如果你想提供只包含狗或猫的图片,你可以确保只保留您想要的动物:

可指定多对象保留,例如猫狗保留,图片中可能还有其他对象:

• 飞上:e_background_removal:hints_(cat;dog)
• 开上传/更新:background_removal:"cloudinary_ai:cat:dog"

支持前景对象

可指定下列对象为前台对象删除后台时保留 :

飞机	总线	餐桌	绵羊
单车	车	狗狗	沙发
小鸟	猫	马	火车
船头	轮椅	人名	tv
瓶子	牛排	陶器工厂	摩托车

定义前景对象边缘

if you knew your mage有前台对象 细节精密环绕其边缘,例如毛皮,你可以请求保留此细节具体化微边缘选项 。

上天做这个设置效果学参数切换background_removal:fineedges_y:

放大时能更清晰地看到差值(点击每张图像打开新标签):

组合提示和精度边框

要同时指定前景对象和细边缘,用分号分离参数e_background_removal:hints_(dog);fineedges_y:

交付并变换新图像

后台清除图像后,您可使用各种工具图像变换向用户传送新图像

例#1-产品图像添加影

贝斯特平台网址如果在线商店中所有产品图片都有一个阴影,那么应用云内AI删除后,可使用下文变换代码对交付图像应用阴影

学习更多:应用投影效果

例2-应用绿屏样式背景

贝斯特平台网址Cloudinary AI删除后台提供带趣味效果a举个例子,你可以允许用户上传图像并选择新后台位置,方法是添加理想景象,作为透明后台

举例说,你可用下列交付代码将这位女士从办公室迁移到沙滩:

指南和最佳做法

上加线基础是神经网络组合,这些网络接受大数据集培训,制作显性精确分块图并精化地图以准确分叉前景与后台神经网络也优化后能在秒内返回结果,而不论图像大小^一号

在大多数情况下,这些深学习算法返回高质量结果下述最佳做法可进一步提高良好结果的可能性:

• 确保所有侧面前台对象都有足够的后台
• 尽量避免大影如果后台为单色则此值特别相关举例说,如果主对象用浅色背景照相,对象的影子可归为前景的一部分
• 在有些情况下,前景对象边缘的毛或其他极小或模糊部分可能与后台混合举例说 尽量避免风中毛
• 在某些情况下,强变对比,如光灯或图片中包含光太阳,会影响结果
• 光色反射闪亮对象光照闪存)可处理为后台部分并删除,特别是反射颜色相似主后台颜色
• 含有透明对象的图像,如玻璃桶,可能不会产生良好结果。

和深学习算法一样 即便你遵循这些指南 结果也不一定完美并记住神经网络持续培训新数据,结果随时间变化

对背景清除操作结果不满意时,可试像素删除后台上加号自动上传原创图像给像素兹人类专家团队,这些专家在24小时内手动删除原创图像背景完全时新图像替换产品环境原创图像可使用a监控状态notification_url.

^一号上加限制4 194 304(2048x2048)总像素输入图像图像超出此限值后,优先加尺度下拉图像适配限值后处理缩放不影响图像侧比,但它的确改变输出维度

删除上传/更新后台

异类清除飞后台上传删除后台时,只存储后台移动图像,而非原创图像if it isn't al-PNG转换为PNG透明背景

贝斯特平台网址下方代码上传左侧显示照片并激活云内AI后台清除照片最终存储到产品环境 狗图像显示右侧, 完全透明背景

从现有图像删除后台

可使用 the从现有图片删除后台更新管理API方法现有图像用后台反移图像覆盖

异步处理上传/更新

后台清除算法通常只需几秒时间,但在原文件上传或更新后仍异步处理即时上传响应表示background_removal状态等待处理.举例上传响应

立即执行上传或更新方法后,产品环境中的图像即为原创图像后台清除过程完成后,原创图像用包含前台图像透明背景的PNG覆盖

if you请求通知上传或更新调用中添加notification_url参数,指定端点将接收背景清除完全时JSONPST请求,包括新清除URL开机程序safe_url并更新.png文件扩展和新建版本化数组:

信心评分

通知响应返回置信评分,即测量背景清除并产生图像的可能成功程度低分可发送图像人工节制使用显式方法或使用Pixelz-删除后台代之以加载

除通知响应外,信任评分还报告响应通知贝斯特登录入口官网下载管理员API资源端点资产细节返回

例举 :

样本响应 :

从备份恢复

新生成(后台反移)图像覆盖旧图像时,原创图像和后台反移图像都备份并无障碍取自View备份版本按钮 打开时可用编辑变换页面媒体库贝斯特平台网址后台扩展应用中所有图像都执行备份,即使你没有启动备份全球产品环境