图像超分辨率

可将图片智能放大2或4倍，从而获取清晰度更高、细节丰富的图像。

适用场景

可应用于等多种场景，解决原始图片分辨率不足的问题。

配额说明

图像超分辨率API需要创建一个基于Amazon SageMaker的GPU类型实例。如果您AWS账户中对应实例限制不足，则会导致该功能部署异常。您可以在AWS管理控制台上方工具栏点击支持中心，创建支持工单，要求提高Amazon SageMaker服务的实例限额。具体步骤请参阅请求提高配额。
方案中默认的AWS Lambda内存约为4GB（4096 MB），如果您AWS账户中AWS Lambda函数限制低于4096 MB，则会导致该部署异常。您可以在AWS管理控制台上方工具栏点击支持中心，创建支持工单，要求提高AWS Lambda服务的内存限额。具体步骤请参阅请求提高配额。

API参数说明

HTTP 方法: POST
Body 请求参数

名称	类型	是否必选	说明
url	String	与 img 参数二选一	图像的 URL 地址。支持 HTTP/HTTPS 和 S3 协议。要求图像格式为 jpg/jpeg/png/bmp ，图像大小建议不超过1920 * 1080，在开启人像增强的情况下，图像大小建议不超过1280 * 720。AWS Lambda版本方案由于性能限制，图像大小建议不超过400 * 400
img	String	与 url 参数二选一	进行 Base64 编码的图像数据
scale	Integer	否	图像放大倍数，支持放大倍数为2或4，默认值为2
face	Bool	否	当设置为True时，额外开启人脸增强，默认值为False。（仅支持GPU版本部署方式）

请求 Body 示例

{
"url": "图像的URL地址",
"scale" : 2
}

{
"img": "Base64编码的图像数据",
"scale" : 4
}

返回参数

名称	类型	说明
result	String	按比例放大后 Base64 编码的图像数据

返回示例

{
  "result": "按比例放大后的Base64编码的图像数据"
}

开始使用

API资源浏览器

前提条件

通过AWS CloudFormation部署解决方案时，您需要：

设置参数API Explorer为yes。
设置参数API Gateway Authorization为NONE。

否则，在API资源浏览器中只能看到该API的参考定义，而不能进行在线测试等操作。

操作步骤

访问AWS CloudFormation控制台。
从堆栈列表中选择方案的根堆栈，而不是嵌套堆栈。列表中嵌套堆栈的名称旁边会显示嵌套（NESTED）。
打开输出（Outputs）标签页，找到APIExplorer对应的URL。
点击URL访问API资源浏览器。页面将显示在部署解决方案时选中的API。
点击API右侧的向下箭头，展开显示API标准模型的请求方法。
点击右侧的测试（Try it out）按钮，并在Request body中输入正确的Body请求数据进行测试，并查看测试结果。
确认格式正确后，点击下方的Execute。
在Responses body中查看返回的JSON结果。您还可以通过右侧复制或下载按钮保存处理结果。
在Response headers中查看响应头的相关信息。
（可选）点击Execute右侧Clear按钮，即可清空Request body与Responses测试结果。

Postman（AWS_IAM认证）

访问AWS CloudFormation控制台。
从堆栈列表中选择方案的根堆栈。
打开输出标签页，找到以 ImageSuperResolution 为前缀的URL。
在Postman中新建标签页，并把URL粘贴到地址栏，选择POST作为HTTP调用方法。
打开Authorization配置，在下拉列表里选择Amazon Web Service Signature，并填写对应账户的AccessKey、SecretKey和Amazon Web Service Region（例如，cn-north-1或cn-northwest-1）。
打开Body配置项，选中raw和JSON数据类型。
在Body中输入测试数据，单击Send按钮即可看到相应返回结果。

{
  "url": "图像的URL地址"
}

cURL

Windows

curl --location --request POST "https://[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com/[STAGE]/image_super_resolution" ^
--header "Content-Type: application/json" ^
--data-raw "{\"url\": \"图像的URL地址\"}"

Linux/MacOS

curl --location --request POST 'https://[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com/[STAGE]/image_super_resolution' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "url":"图像的URL地址"
}'

Python（AWS_IAM认证）

import requests
import json
from aws_requests_auth.boto_utils import BotoAWSRequestsAuth

auth = BotoAWSRequestsAuth(aws_host='[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com',
                           aws_region='[AWS_REGION]',
                           aws_service='execute-api')

url = 'https://[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com/[STAGE]/image_super_resolution'
payload = {
    'url': '图像的URL地址'
}
response = requests.request("POST", url, data=json.dumps(payload), auth=auth)
print(json.loads(response.text))

Python（NONE认证）

import requests
import json

url = "https://[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com/[STAGE]/image_super_resolution"

payload = json.dumps({
  "url": "图像的URL地址"
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

Java

OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder()
  .build();
MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\n  \"url\":\"图像的URL地址\"\n}");
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://xxxxxxxxxxx.execute-api.xxxxxxxxx.amazonaws.com/[STAGE]/image_super_resolution")
  .method("POST", body)
  .addHeader("Content-Type", "application/json")
  .build();
Response response = client.newCall(request).execute();

成本预估

您需要承担运行解决方案时使用亚马逊云科技各个服务的成本费用。截至这次发布的版本，影响解决方案的成本因素主要包括：

Amazon API Gateway调用次数
Amazon API Gateway数据输出量
Amazon CloudWatch Logs存储量
Amazon Elastic Container Registry存储量
Amazon SageMaker终端节点实例类型
Amazon SageMaker终端节点数据输入量
Amazon SageMaker终端节点数据输出量

示例

以美国东部（俄亥俄州）区域（us-east-2）为例，处理一张图按1秒计算，处理1百万图片。其中Amazon SageMaker终端节点实例开启时会一直计费。

使用本方案的成本费用如下表所示：

服务	用量	费用
Amazon API Gateway	调用百万次	$3.5
Amazon API Gateway	数据输出以每次4MB计算，$0.09/GB	$360
Amazon CloudWatch Logs	每次10KB，$0.50/GB	$0.05
Amazon Elastic Container Registry	0.5GB存储，每月每GB$0.1	$0.05
Amazon SageMaker	终端节点实例需要运行278小时，ml.g4dn.xlarge $0.736/小时	$204.61
Amazon SageMaker	终端节点数据输入以每次1MB计算，$0.016/GB	$16
Amazon SageMaker	终端节点数据输出以每次4MB计算，$0.016/GB	$64
合计		$648.21

卸载部署

您可以通过AWS CloudFormation卸载 图像超分辨率 功能，具体步骤请见部署解决方案：更新AWS CloudFormation堆栈（添加或删除AI功能），并在参数部分确认 ImageSuperResolution 参数设置为no。

卸载时间：20 分钟