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PHP如何对接百度图像分割接口？

gitbox 2025-06-07

1. 前言

深度学习是近年来热门的研究领域，其中图像分割作为重要应用之一，受到广泛关注。借助百度提供的图像分割API，开发者可以简化算法实现过程，快速体验和学习图像分割技术。

本文将介绍如何利用PHP调用百度图像分割接口，实现图像目标的自动分割。假设读者已经具备PHP基础及HTTP请求相关知识。

2. 百度图像分割接口简介

百度图像分割接口是一款提供智能图像分割服务的API，用户提交图片后，接口自动分离图像中的不同目标，并返回相应的掩码数据，支持PNG、JSON等多种输出格式。

2.1 接口地址

百度图像分割接口的请求地址如下：

https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg

2.2 接口参数

参数 类型 是否必填 说明
access_token string 是 通过OAuth2.0授权获得的访问令牌。
image string 是 图片的Base64编码字符串，支持PNG、JPEG、BMP格式，大小不超过4MB。
type string 否 返回结果格式，支持值：foreground（默认）、background、score。
threshold float 否 分割阈值，范围为0-1，表示抠图面积占比，默认0.5。

2.3 接口返回格式

字段 类型 说明
foreground string 分割出来的前景目标的Base64编码图像。
background string 背景部分的Base64编码图像。
score float 分割结果的置信度评分。

3. PHP调用百度图像分割接口

3.1 获取access token

调用接口前，需先获取百度开发者平台提供的access token。具体步骤可参考百度官方文档。

$access_token = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx';

3.2 发送HTTP请求示例

使用PHP内置的cURL扩展，向百度图像分割接口发送POST请求，并获取JSON格式的响应数据。

$url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_seg';
$image = '/path/to/image.jpg';
$type = 'foreground';
$threshold = 0.5;
<p>$data = array(<br>
'access_token' => $access_token,<br>
'image' => base64_encode(file_get_contents($image)),<br>
'type' => $type,<br>
'threshold' => $threshold,<br>
);</p>
<p>$options = array(<br>
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,<br>
CURLOPT_POST => true,<br>
CURLOPT_POSTFIELDS => $data,<br>
);</p>
<p>$ch = curl_init($url);<br>
curl_setopt_array($ch, $options);<br>
$result = curl_exec($ch);<br>
curl_close($ch);<br>

代码说明：

  • 读取本地图片内容并进行Base64编码，作为接口参数。
  • 通过cURL发送POST请求，返回的JSON数据保存在$result变量中。
  • 可用json_decode()对返回数据进行解析，获取具体内容。

3.3 解析返回结果并保存图片

返回的JSON数据中，字段foreground即为分割后的目标图像，Base64编码格式。可将其解码后保存为本地文件。

$result_arr = json_decode($result, true);
if (isset($result_arr['foreground'])) {
    $base64_image = $result_arr['foreground'];
    $image_data = base64_decode($base64_image);
    file_put_contents('/path/to/foreground.png', $image_data);
}

如果需要获取背景或置信度，可以调整type参数为background或score，并分别处理对应字段。

4. 总结

本文介绍了PHP如何快速对接百度图像分割接口，详细说明了接口参数、请求流程及结果解析，帮助开发者轻松实现图像分割功能。可根据实际需求扩展代码，应用于更多图像处理场景。

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