如今，干净整洁的电子商务网站才是正途。而这几乎总是包括高质量的产品照片与平坦的白色，透明，或固体背景。这不仅仅是一时的时尚。这一选择有许多实际的、经过充分验证的理由。下面的图表总结了其中的一些：但是如果你是一个需要提供成百上千张图片的网站或应用程序开发人员，或者如果你的网站允许用户上传产品图片到你的网站上，那么让人在图形编辑工具中手动编辑照片是不可能的。网络研讨会今天，Cloudinary自豪地介绍了它的AI背景移除附加组件，它结合了多种深度学习和人工智能算法，识别出照片的主要前景主题，然后在几秒钟内准确移除照片背景。上传照片后不久。。。这些：变成这些！但你当然不必就此止步。一旦原始背景消失，再加上一两个参数，你就有了自己的自动照片背景变换工具。有多酷啊？透明背景只是一个参数awoodinary是一个重型图像和视频平台，它利用自动化和深度学习算法简化网站和应用程序的整个富媒体工作流--从批量上载原始照片到动态操作以创建多个不同的媒体文件，自动在不同的设备AI Background removing Add-on可以应用于任何图像，无论是在上传到您的Cloudinary帐户时还是之后，只需在upload或update方法中将Background_remove参数设置为Cloudinary_AI即可。为了指示Cloudinary在上传时从上面显示的棒球图像中删除背景，您的upload命令（使用您选择的Cloudinary SDK）如下所示这个：rubyhppythonnode.jsJava.NetAllRuby：复制到剪贴板云数据库：上传器.upload("棒球.jpg",：public_id=>"棒球\u no \u bg"，：背景移除=>"云数据库"，：通知\u url=>"https://mysite.example.com/hooks")PHP:复制到剪贴板\Cloudinary\Uploader:：上载（"棒球.jpg",阵列("public_id"=>"棒球\u no \u bg"，"后台移除"=>"云计算"，"通知url"=>"https://mysite.example.com/hooks"));Python:复制到剪贴板云数据库.uploader.upload("棒球.jpg",public_id="棒球\u no \u bg"，background_remove="云计算"，通知\u url="https://mysite.example.com/hooks")节点.js：复制到剪贴板cloudinary.v2。上传器.upload("棒球.jpg",{public_id:"棒球"，背景_移除："cloudinary_ai"，通知\u url:"https://mysite.example.com/hooks" }),函数（错误，结果）{控制台.log（结果）；}；Java:复制到剪贴板cloudinary.uploader（）。上载（"棒球.jpg",对象实用程序.asMap("public_id"，"棒球\u no \u bg"，"背景移除"，"云计算"，"通知url"https://mysite.example.com/hooks"));.Net:复制到剪贴板var uploadParams=新的ImageUploadParams（）{文件=新文件描述（@"棒球.jpg"),PublicId="棒球"没有"背景"，backgroundremove="云计算"，通知URL="https://mysite.example.com/hooks"};var上载结果=云数据库。上传（上传参数）；最初，您的原始图像被上传到Cloudinary，然后附加组件移除背景并用（透明背景）PNG替换原始图像。原始图像会自动备份，如果需要，可以轻松恢复。注意上面upload命令中使用的通知\u url。即使背景删除过程只需几秒钟，但如果您计划在上载后立即在站点或应用程序上传递透明图像，则可以使用通知webhook检查背景删除的状态，并可能显示占位符图像或正在进行的动画，直到该过程完成。我们只是让它看起来简单化激活附加组件来删除背景的所有痕迹实际上和上面所示的一样简单。但幕后发生的一切简单。自动移除照片背景需要引擎：识别图像中突出的物体准确分割这些对象将前景与alpha层分开从图像中分割物体的能力是计算机视觉中的一个基本的且得到充分研究的挑战。最近，神经网络已经能够获得最先进的结果，这些结果已经被应用到各种各样的应用中，如自动驾驶、医学图像分析、工业规划和更多。但是这只是图像背景的冰山一角移除：首先, 您需要确定图像中的哪些对象应被分类为前景与背景，这取决于上下文和场景。另外，大多数神经网络中使用的标准对象分割会产生粗糙的分割图。但是对于产品级的背景去除，前景和背景像素的分割图必须近乎完美，才能实现无缝的背景去除。例如，毛发和毛发需要特别小心才能正确分割它们。此外，目前还没有足够大的公共数据集用于精确的背景去除，这使得很难获得训练神经网络所需的媒体资产的数量。即使在解决所有这些挑战的同时，我们也知道我们必须找到优化算法的方法，以便它能够以客户群的巨大规模，在任何大小的图像上提供客户期望的快速结果需要。传送最佳结果加载项移除背景后，然后您可以按原样交付生成的透明PNG，或者您可能希望添加一个纯色或其他中性背景，并使用Cloudinary的auto‑format（f帴auto）和auto quality（q_auto）优化来实现更小的文件，同时保持视觉质量。此外，返回的透明图像保留原始图像的尺寸。这意味着您得到的图像可能有很多空白，并且可能没有在原始维度中居中。为了解决这个问题，您还可以利用我们的自动重力裁剪功能，自动检测图像中的可见项，无论它们在哪里，然后调整大小并裁剪到您想要的交付大小和纵横比，而不需要裁剪任何前景图像，而Cloudinary的深度学习算法正是这样做的找。找例如，使用背景移除插件，这个可爱的填充羊返回时没有桌子和墙壁的背景，但它确实有很多白色右边的空间。作为一个透明的PNG，它是一只肥羊，重量超过1MB。但是，让我们将生成的（透明背景）图像作为一个白色背景的正方形JPG来交付，同时使用f帴auto和q帴auto为请求的浏览器提供最优化的格式。我们还要加上g_自动：受制于无论我们为裁剪选择什么样的纵横比，裁剪的位置都会根据图像中的主对象（在本例中是唯一的）自动选择。出于演示的目的，我们还将添加一个细的灰色边框。URLRubyPHPPythonNode.jsJavaJSjQueryReactVue.jsAngular.netandroidiosalll公司：复制到clipboardhttps://res.cloudinary.com/demo/image/upload/f帴auto，q趵auto，g_自动：主题，h峎1280，ar峎1，c峎U峎b_白色/bo_1px_固体_灰色/docs/rmv_bgd/填充的.jpgRuby：复制到剪贴板cl_image_tag（"文档/rmv\u bgd/填充.jpg"，：转换=>[{：质量=>"自动"，：重力=>"自动：主题"，：height=>1280，：纵横比=>"1"，：background=>"白色"，：crop=>"thumb"}，{:border=>"1px_solid_gray"}])PHP:复制到剪贴板cl_image_tag（"文档/rmv\u bgd/填充.jpg，数组（"transformation"=>数组("重力阵列"，"质量">"自动：主题"，"高度"=>1280，"纵横比"=>"1"，"背景"=>"白色"，"裁剪"=>"拇指"，数组（"border"=>"1px"实心"灰色"）)))Python:复制到剪贴板CloudinaryImage（"文件/rmv/填充jpg"）。图像（转换=[{'quality'："自动"，"重力"：自动：主题"，'高度'：1280，'宽高比'："1"，'背景'："白色"，'裁剪'："拇指"}，{'border'："1px_solid_gray"}])节点.js：复制到剪贴板cloudinary.image（"文件/rmv/填充.jpg"，{转换：[{质量："自动"，重力：自动：主题，身高：1280，纵横比："1"，背景："白色"，裁剪："拇指"}，{边框："1px_solid_gray"}]})Java:复制到剪贴板cloudinary.url（）.转换（新转换（）质量（"自动"）。重力（"自动：主题"）.height（1280）.aspectRatio（"1"）.background（"white"）.crop（"thumb"）.chain（）.border（"1px_solid_gray"））.imageTag（"docs/rmv\u bgd"）/填充.jpg");JS:复制到剪贴板cloudinary.imageTag（文件/rmv/填充.jpg'，{转换：[{质量："自动"，重力：自动：主题，高：1280，aspectRatio:"1"，背景："白色"，裁剪："thumb"}，{边框："1px_solid_gray"}]}).toHtml（）；jQuery:复制到剪贴板$.cloudinary.image（"文件/rmv/填充.jpg"，{转换：[{质量："自动"，重力：自动：主题，身高：1280，纵横比："1"，背景："白色"，裁剪："拇指"}，{边框："1px_solid_gray"}]})反应：复制到剪贴板Vue.js版：复制到剪贴板