【鸿蒙开发案例篇】基于MindSpore Lite的端侧人物图像分割案例

大家好，我是 V 哥。今天的内容咱们来详细介绍鸿蒙开发中，如何使用MindSpore Lite在鸿蒙系统上实现端侧人物图像分割功能，以及提供完整的实现方案。

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系统架构设计

技术栈与组件关系
UI界面 图像选择 结果展示 图像处理 MindSpore Lite推理 图像合成 模型文件 背景图库

核心功能流程

1. 用户选择人物图片
2. 加载MindSpore Lite模型
3. 执行图像分割推理
4. 将分割结果与背景图合成
5. 展示最终效果

具体实现步骤

1. 工程配置与依赖

syscap.json配置：

{
  "devices": {
    "general": ["phone"]
  },
  "development": {
    "addedSysCaps": ["SystemCapability.Ai.MindSpore"]
  }
}

模型准备：

• 将rmbg_fp16.ms模型文件放置在entry/src/main/resources/rawfile目录
• 模型输入：256×256 RGB图像
• 模型输出：256×256单通道掩码

2. 核心工具类实现

Predict.ets（模型推理核心）

// utils/Predict.ets
import mindSporeLite from '@ohos.ai.mindSporeLite';
import { logger } from './Logger';
import common from '@ohos.app.ability.common';

export class Predict {
  private context: common.UIAbilityContext;
  private model: mindSporeLite.Model | null = null;
  
  constructor(context: common.UIAbilityContext) {
    this.context = context;
  }

  // 加载模型
  async loadModel(modelPath: string): Promise<boolean> {
    try {
      // 创建模型实例
      this.model = await mindSporeLite.createModel(this.context, modelPath);
      logger.info('Model loaded successfully');
      return true;
    } catch (err) {
      logger.error(`Failed to load model: ${err.message}`);
      return false;
    }
  }

  // 执行推理
  async predict(imageData: ArrayBuffer): Promise<ArrayBuffer | null> {
    if (!this.model) {
      logger.error('Model not loaded');
      return null;
    }

    try {
      // 准备输入Tensor
      const inputTensor = this.model.getInputs();
      const inputData = new Uint8Array(imageData);
      inputTensor.setData(inputData);

      // 执行推理
      const startTime = new Date().getTime();
      const outputTensor = this.model.predict([inputTensor]);
      const endTime = new Date().getTime();
      logger.info(`Inference time: ${endTime - startTime}ms`);

      // 获取输出数据
      return outputTensor.getData();
    } catch (err) {
      logger.error(`Prediction failed: ${err.message}`);
      return null;
    }
  }

  // 释放模型资源
  releaseModel() {
    if (this.model) {
      this.model.release();
      this.model = null;
      logger.info('Model released');
    }
  }
}

图像处理工具类

// utils/ImageProcessor.ets
import image from '@ohos.multimedia.image';
import { logger } from './Logger';

export class ImageProcessor {
  
  // 调整图像大小
  static async resizeImage(pixelMap: image.PixelMap, width: number, height: number): Promise<image.PixelMap> {
    const options: image.InitializationOptions = {
      size: { width, height },
      editable: true
    };
    return pixelMap.createPixelMap(options);
  }

  // 将PixelMap转换为模型输入格式
  static async pixelMapToInputData(pixelMap: image.PixelMap): Promise<ArrayBuffer> {
    const imageInfo = await pixelMap.getImageInfo();
    const buffer = await pixelMap.getImageBuffer();
    
    // 转换为RGB格式
    const rgbData = new Uint8Array(imageInfo.size.width * imageInfo.size.height * 3);
    let offset = 0;
    
    for (let y = 0; y < imageInfo.size.height; y++) {
      for (let x = 0; x < imageInfo.size.width; x++) {
        const color = buffer[offset];
        rgbData[offset * 3] = (color >> 16) & 0xFF;  // R
        rgbData[offset * 3 + 1] = (color >> 8) & 0xFF;  // G
        rgbData[offset * 3 + 2] = color & 0xFF;  // B
        offset++;
      }
    }
    
    return rgbData.buffer;
  }

  // 生成合成图像
  static async compositeImages(
    foreground: image.PixelMap, 
    background: image.PixelMap, 
    mask: ArrayBuffer
  ): Promise<image.PixelMap> {
    const fgInfo = await foreground.getImageInfo();
    const bgInfo = await background.getImageInfo();
    
    // 确保背景与前景尺寸一致
    const resizedBg = await this.resizeImage(background, fgInfo.size.width, fgInfo.size.height);
    const bgBuffer = await resizedBg.getImageBuffer();
    
    // 创建结果图像
    const result = await image.createPixelMap(bgBuffer);
    const resultBuffer = await result.getImageBuffer();
    
    // 应用掩码合成
    const maskArray = new Uint8Array(mask);
    for (let i = 0; i < resultBuffer.length; i++) {
      const alpha = maskArray[i] / 255; // 归一化
      
      if (alpha > 0.5) { // 使用阈值处理
        resultBuffer[i] = bgBuffer[i];
      } else {
        const fgColor = await foreground.getPixel(i);
        resultBuffer[i] = fgColor;
      }
    }
    
    await result.putImageBuffer(resultBuffer);
    return result;
  }
}

3. 界面实现

Index.ets（主界面）

// pages/Index.ets
import photoAccessHelper from '@ohos.file.photoAccessHelper';
import { NavigationParam } from '../model/NavigationParam';
import { logger } from '../utils/Logger';

@Entry
@Component
struct Index {
  private context = getContext(this) as common.UIAbilityContext;
  
  build() {
    Column() {
      Button('选择人物图片')
        .width(200)
        .height(60)
        .fontSize(20)
        .margin(20)
        .onClick(() => this.openPhotoPicker())
    }
    .width('100%')
    .height('100%')
    .justifyContent(FlexAlign.Center)
  }

  // 打开相册选择器
  private async openPhotoPicker() {
    try {
      const phAccessHelper = photoAccessHelper.getPhotoAccessHelper(this.context);
      const result = await phAccessHelper.select({
        selectionArgs: {
          selection: photoAccessHelper.PhotoKeys.PICK,
          maxSelectCount: 1,
          MIMEType: photoAccessHelper.PhotoViewMIMETypes.IMAGE_TYPE,
        }
      });
      
      if (result && result.length > 0) {
        const asset = result;
        const uri = await asset.getUri();
        logger.info(`Selected image: ${uri}`);
        
        // 导航到图像生成页面
        const param: NavigationParam = { imageUri: uri.toString() };
        router.pushUrl({
          url: 'pages/ImageGenerate',
          params: param
        });
      }
    } catch (err) {
      logger.error(`Photo picker failed: ${err.message}`);
    }
  }
}

ImageGenerate.ets（图像生成页面）

// pages/ImageGenerate.ets
import { Predict } from '../utils/Predict';
import { ImageProcessor } from '../utils/ImageProcessor';
import { ImageDataListConstant } from '../common/constants/ImageDataListConstant';
import { logger } from '../utils/Logger';
import fs from '@ohos.file.fs';
import image from '@ohos.multimedia.image';

@Entry
@Component
struct ImageGenerate {
  @State originImage: image.PixelMap | null = null;
  @State resultImage: image.PixelMap | null = null;
  @State selectedBgIndex: number = 0;
  @State isLoading: boolean = false;
  
  private context = getContext(this) as common.UIAbilityContext;
  private predict: Predict = new Predict(this.context);
  private imageUri: string = '';
  
  aboutToAppear() {
    const params = router.getParams() as NavigationParam;
    if (params?.imageUri) {
      this.imageUri = params.imageUri;
      this.loadOriginImage();
    }
  }
  
  // 加载原始图像
  private async loadOriginImage() {
    try {
      const file = await fs.open(this.imageUri, fs.OpenMode.READ_ONLY);
      const imageSource = image.createImageSource(file.fd);
      this.originImage = await imageSource.createPixelMap();
      await fs.close(file);
    } catch (err) {
      logger.error(`Failed to load image: ${err.message}`);
    }
  }
  
  // 执行图像分割
  private async performSegmentation() {
    if (!this.originImage) return;
    
    this.isLoading = true;
    
    try {
      // 1. 加载模型
      const modelLoaded = await this.predict.loadModel('rmbg_fp16.ms');
      if (!modelLoaded) return;
      
      // 2. 预处理图像
      const resizedImage = await ImageProcessor.resizeImage(this.originImage, 256, 256);
      const inputData = await ImageProcessor.pixelMapToInputData(resizedImage);
      
      // 3. 执行推理
      const maskData = await this.predict.predict(inputData);
      if (!maskData) return;
      
      // 4. 获取背景图像
      const bgResource = ImageDataListConstant.BACKGROUND_LIST[this.selectedBgIndex];
      const bgPixelMap = await bgResource.createPixelMap();
      
      // 5. 合成图像
      this.resultImage = await ImageProcessor.compositeImages(
        this.originImage,
        bgPixelMap,
        maskData
      );
    } catch (err) {
      logger.error(`Segmentation failed: ${err.message}`);
    } finally {
      this.isLoading = false;
      this.predict.releaseModel();
    }
  }
  
  // 切换背景
  private changeBackground(index: number) {
    this.selectedBgIndex = index;
    this.performSegmentation();
  }
  
  build() {
    Column() {
      // Tab切换
      Tabs({ barPosition: BarPosition.Start }) {
        TabContent() {
          // 原图标签页
          Column() {
            if (this.originImage) {
              Image(this.originImage)
                .width('100%')
                .height('80%')
                .objectFit(ImageFit.Contain)
            } else {
              Progress()
            }
          }
        }
        .tabBar('原图')
        
        TabContent() {
          // 合成标签页
          Column() {
            if (this.isLoading) {
              Progress()
              Text('处理中...')
            } else if (this.resultImage) {
              Image(this.resultImage)
                .width('100%')
                .height('70%')
                .objectFit(ImageFit.Contain)
              
              // 背景选择器
              Scroll() {
                Row({ space: 15 }) {
                  ForEach(ImageDataListConstant.BACKGROUND_LIST, (bg, index) => {
                    Image(bg)
                      .width(80)
                      .height(80)
                      .border({ width: this.selectedBgIndex === index ? 3 : 0, color: Color.Blue })
                      .onClick(() => this.changeBackground(index))
                  })
                }
                .padding(10)
              }
              .height(100)
            } else {
              Button('开始合成')
                .onClick(() => this.performSegmentation())
            }
          }
        }
        .tabBar('合成')
      }
    }
  }
  
  aboutToDisappear() {
    this.predict.releaseModel();
  }
}

4. 辅助工具类

Logger.ets（日志工具）

// utils/Logger.ets
const TAG = 'ImageSegmentation';

export const logger = {
  info: (msg: string) => console.info(`${TAG}: ${msg}`),
  error: (msg: string) => console.error(`${TAG}: ${msg}`),
  warn: (msg: string) => console.warn(`${TAG}: ${msg}`)
};

ImageDataListConstant.ets（常量）

// common/constants/ImageDataListConstant.ets
export class ImageDataListConstant {
  static readonly BACKGROUND_LIST: Resource[] = [
    $r('app.media.bg1'),
    $r('app.media.bg2'),
    $r('app.media.bg3'),
    $r('app.media.bg4'),
    $r('app.media.bg5'),
  ];
}

NavigationParam.ets（导航参数）

// model/NavigationParam.ets
export class NavigationParam {
  imageUri: string = '';
}

性能优化策略

1. 模型优化：

   • 使用FP16模型减少内存占用
   • 量化模型到INT8提升推理速度
   • 使用模型压缩技术减少模型体积

2. 推理加速：

   // 在Predict类中添加NPU支持
   async loadModel(modelPath: string): Promise<boolean> {
     try {
       const context: mindSporeLite.Context = {
         target: ['npu'], // 优先使用NPU
         cpu: {
           precision: 'float16' // 使用FP16加速
         }
       };
       this.model = await mindSporeLite.createModel(this.context, modelPath, context);
       return true;
     } catch (err) {
       logger.error(`NPU not available, falling back to CPU`);
       // 回退到CPU实现...
     }
   }

3. 内存管理：

   • 及时释放模型资源
   • 使用图像池复用PixelMap对象
   • 限制同时处理的图像数量

4. 异步处理：

   // 使用Promise.all并行处理
   async processMultipleImages(images: image.PixelMap[]) {
     const promises = images.map(img => 
       this.predict.performSegmentation(img)
     );
     const results = await Promise.all(promises);
     // 处理结果...
   }

完整时序流程

User 用户界面 MindSpore模型 图像处理器 选择人物图片 加载原始图像 加载模型 模型加载成功 预处理图像(缩放/格式转换) 返回处理后的图像数据 执行推理 返回分割掩码 合成图像(应用掩码+背景) 返回合成结果 显示合成图像 切换背景 使用新背景重新合成 返回新结果 更新显示 User 用户界面 MindSpore模型 图像处理器

部署与测试注意事项

1. 设备要求：

   • 华为手机（支持NPU加速）
   • HarmonyOS 5.1.0 Release及以上
   • 内存：至少2GB空闲内存

2. 测试用例：

   // 在Predict类中添加测试方法
   async testModelPerformance() {
     const testImage = await createTestImage(256, 256); // 创建测试图像
     const startTime = new Date().getTime();
     
     for (let i = 0; i < 10; i++) {
       await this.predict(await ImageProcessor.pixelMapToInputData(testImage));
     }
     
     const endTime = new Date().getTime();
     logger.info(`Average inference time: ${(endTime - startTime)/10}ms`);
   }

3. 常见问题解决：

   • 模型加载失败：检查模型路径和权限
   • 推理结果异常：验证输入图像格式和尺寸
   • 内存不足：优化图像处理流程，减少中间数据
   • NPU不可用：添加fallback到CPU的实现

扩展功能建议

1. 视频实时分割：

   • 使用@ohos.multimedia.media捕获摄像头数据
   • 实现帧级分割处理
   • 添加背景虚化等特效

2. 模型热更新：

   // 动态更新模型
   async updateModel(newModelPath: string) {
     this.predict.releaseModel();
     return this.predict.loadModel(newModelPath);
   }

3. 分割结果编辑：

   • 添加手动修正分割区域的工具
   • 实现边缘羽化处理
   • 添加滤镜和效果调整

4. 云边协同：

   • 在设备性能不足时切换到云端模型
   • 实现模型结果融合
   • 添加隐私保护机制

这个实现方案完整展示了如何在鸿蒙系统上使用MindSpore Lite实现端侧人物图像分割功能。通过优化模型加载、推理和图像合成流程，可以在移动设备上实现实时的人物背景替换效果。兄弟们可以玩起来。