最近，一个国外的自动抠图网站remove.bg刷屏互联网行业，其号称只需要上传一张带有人像的照片，它就会帮你自动抠掉背景，全自动、5秒完成。虽然经过网友的大量测试表明它的抠图准确度并不如所宣称的那么完美，但是毕竟可以起到辅助作用，节省了大量人工操作。
从人工智能专业角度来看，自动抠图是图像语义分割的应用。图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支，是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中，也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容，对于remove.bg的抠人像而言就是自动分割出图像中的人像部分。
其实，国内也有几个类似的自动抠图平台，今天小编就帮大家实测整理一下。目前国内可实测到的自动抠图平台包括Face++、爱分割、Versa、百度，下面小编按他们推出的时间顺序一一介绍，最后附上测试效果图，您也可以根据下面的网址自行测试。
测试网址：https://www.faceplusplus.com.cn/body-outlining
早在2018年初，Face++就率先推出了人像自动抠图开放平台，但是当时的抠图效果实在惨不忍睹，被很多业内人士吐槽。不过，在2019年下半年Face++发布了Segment API V2，抠图效果有所改善。
测试网址：http://www.aisegment.com
爱分割是在2018年中旬出现的自动抠图平台，他们选择了与阿里云合作，通过阿里云市场提供自动抠图接口服务。根据其在阿里云的介绍文档显示，该团队成员主要来自清华大学和北京师范大学。爱分割在阿里云还提供头像分割和证件照自动合成的接口。
测试地址：https://open.versa-ai.com/demo/human-segmentation
Versa是靠AI风格化滤镜起家的创业公司，其知名APP《马卡龙玩图》是被Appstore多次推荐的图片处理类应用。Versa于2018年底推出自动抠图服务，同时推出的还包括风格化滤镜等开放服务。Versa近期宣布获得了腾讯千万级美金的投资，将与腾讯优图一起开拓图像AI领域。
测试地址：https://ai.baidu.com/tech/body/seg
百度于2018年底推出自动抠图服务，作为最早入场AI的公司，百度推出自动抠图服务却是最晚的，而且目前百度的自动抠图服务也只是仅供测试，不能商用接入。
下面我们选择了单人半身、单人全身、多人半身全身的三类图片进行对比测试，以客观呈现各家服务平台的特点。
可以看到，对于单人半身图片，爱分割在细节上处理的更好，尤其是对发丝部分进行了软分割，非常适合证件照等图像合成应用；Versa也进行了软分割处理，但是容易将少许背景识别为头发；与Versa相反，Face++对于前景处理得较“狠”，容易把头发部分识别为背景；百度与Versa类似，只是误判得更为明显。
对于单人全身图片，Face++的抠图效果略好，很少发生将背景识别为人像的情况；爱分割的抠图效果接近Face++，但是容易出现局部细处的误判；Versa和百度不同程度上出现了将背景识别为人像的情况，但Versa整体上误判率低于百度。
对于多人半身全身图片，Face++整体处理效果略佳，主要体现在衣服等细节的误判率更低；Versa和爱分割各有不足，Versa更倾向于把背景识别为人像，而爱分割容易将衣服、挎包识别为背景；百度对于此类图片依然是误判率较高。
以上测试只是小编随机挑选的图片，读者可以在自己的测试集上进行验证。小编用更多测试图片验证后，总结了一下各个自动抠图平台的特点：
1.Face++对于背景识别为人像的误判率最低，但将人像识别为背景的误判率较高，尤其是人像所占图像比例较大时。综合来看，Face++处理全身像有一定优势，这可能得益于其训练数据的质量更高。
2.爱分割对于发丝等细节进行了软分割，且对半身像识别的误判率最低，非常适合手机自拍合成或者证件照自动生成等应用场景。
3.Versa的整体处理效果比较均衡，但其软分割处理稍为过度，边缘容易出现类似PS里用涂抹工具处理得到的涂抹效果。
4.百度在各种情况下的自动抠图处理都不尽人意，小编测试后认为其训练数据不够充分，且可能质量也不是很高，导致误判率较高，不过凭借百度在AI界的老大地位，相信会逐步赶上。
2018年是自动抠图服务平台的元年，各家产品逐步登上互联网的舞台，相信在2019年会有更多的人工智能公司针对不同应用场景推出更多的自动抠图产品和服务，为各行各业赋能。让我们为中国的人工智能开创者们加油！
联系客服
