1.接口说明

自动去水印 / 图像修复 API：对输入图片中指定区域进行自动修复，可用于去除水印、马赛克、遮挡物或其他损坏区域，输出修复完成后的图片。

1.1 主要功能

自动图像修复：
自动识别并填补缺损区域，生成自然连贯的纹理和背景。
去水印 / 去遮挡：
支持去除图片中的 LOGO、水印、文字或遮挡块。
支持图片复用：
同一图片可通过 image_id 多次请求，无需重复上传。

1.2 接入场景

商品图优化、老照片修复、图片清理、营销素材去水印、内容编辑等。

2.请求信息

2.1 请求地址(URL)

POST https://api.shiliuai.com/api/auto_inpaint/v1

2.2 请求方式

POST

2.3 请求头(header)

参数 类型 说明
Content-Type string application/json
APIKEY string 您的 API KEY

2.4 请求体(body)

参数 是否必填 类型 说明
image_base64 必须填写其中之一 string base64编码的图片文件，必须提供image_base64或image_id其中一个， 图片文件要小于20M，图片的长边不能超过4096像素
image_id string 图片id，对于已经请求过的图片，可以使用id而无需再上传image_base64

3.返回信息

3.1 返回类型

JSON

3.2 返回字段说明

参数 说明
code 错误码
msg 错误信息（英文）
msg_cn 错误信息（中文）
result_base64 修复后的图片的base64编码，jpg格式，（当code==0时会有该返回值）
image_id 图片id，（当code==0时会有该返回值）

3.3 返回示例

{
  "code": 0,
  "msg": "OK",
  "msg_cn": "成功",
  "result_base64": "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD...",
  "image_id": "b6a0f7d0b2f54d0ea3..."
}

// 失败示例
{
  "code": 4,
  "msg": "Invalid parameter: image_base64 or image_id is required",
  "msg_cn": "参数错误：image_base64 或 image_id 必须填写其中之一"
}

3.4 错误码说明

错误码 说明
0 成功
1 图片错误
2 处理错误
3 服务器繁忙
4 参数错误，具体错误请查看 msg 或 msg_cn
5 未知错误
101 API-KEY 不正确
102 未知用户
103 积分已用完
104 扣除积分失败

4.示例代码

4.1 Python 示例

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import base64
import cv2
import json
import numpy as np

api_key = '******'  # 你的API KEY
image_path = '...'  # 图片路径

"""
用 image_base64 请求
"""
with open(image_path, 'rb') as fp:
    image_base64 = base64.b64encode(fp.read()).decode('utf8')

url = 'https://api.shiliuai.com/api/auto_inpaint/v1'
headers = {'APIKEY': api_key, "Content-Type": "application/json"}
data = {
    "image_base64": image_base64
}

response = requests.post(url=url, headers=headers, json=data)
response = json.loads(response.content)
"""
成功：{'code': 0, 'msg': 'OK', 'msg_cn': '成功', 'result_base64': result_base64, 'image_id': image_id}
or
失败：{'code': error_code, 'msg': error_msg, 'msg_cn': 错误信息}
"""
image_id = response['image_id']
result_base64 = response['result_base64']
file_bytes = base64.b64decode(result_base64)
f = open('result.jpg', 'wb')
f.write(file_bytes)
f.close()

image = np.asarray(bytearray(file_bytes), dtype=np.uint8)
image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.imshow('result', image)
cv2.waitKey(0)

"""
第二次用 image_id 请求
"""
data = {
    "image_id": image_id
}

response = requests.post(url=url, headers=headers, json=data)

4.2 PHP 示例

$url = "https://api.shiliuai.com/api/auto_inpaint/v1";
$method = "POST";
$apikey = "******";
$header = array();
array_push($header, "APIKEY:" . $apikey);
array_push($header, "Content-Type:application/json");

$image_path = "...";
$handle = fopen($image_path, "r");
$image = fread($handle, filesize($image_path));
fclose($handle);
$image_base64 = base64_encode($image);

$data = array(
  "image_base64"=> $image_base64
);
$post_data = json_encode($data);

$curl = curl_init();
curl_setopt($curl, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, $method);
curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($curl, CURLOPT_HTTPHEADER, $header);
curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, $post_data);
curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);
curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, false);

$response = curl_exec($curl);
var_dump($response);

4.3 C# 示例

using System;
using System.IO;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Text.Json;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        string apiKey = "******"; // 你的API KEY
        string filePath = "...";  // 图片路径
        string url = "https://api.shiliuai.com/api/auto_inpaint/v1";

        // 将图片编码为Base64
        string photoBase64;
        using (var imageStream = File.OpenRead(filePath))
        {
            byte[] imageBytes = new byte[imageStream.Length];
            await imageStream.ReadAsync(imageBytes, 0, (int)imageStream.Length);
            photoBase64 = Convert.ToBase64String(imageBytes);
        }

        // 构造请求数据
        var requestData = new
        {
            image_base64 = photoBase64
        };
        string jsonData = JsonSerializer.Serialize(requestData);

        using (HttpClient client = new HttpClient())
        {
            client.DefaultRequestHeaders.Add("APIKEY", apiKey);
            client.DefaultRequestHeaders.Add("Content-Type", "application/json");

            try
            {
                // 发送POST请求
                var response = await client.PostAsync(url, new StringContent(jsonData, Encoding.UTF8, "application/json"));
                string responseString = await response.Content.ReadAsStringAsync();

                // 解析响应
                var responseObject = JsonSerializer.Deserialize<JsonElement>(responseString);

                int code = responseObject.GetProperty("code").GetInt32();
                if (code == 0)
                {
                    string resultBase64 = responseObject.GetProperty("result_base64").GetString();
                    
                    // 将Base64转换为图片并保存
                    byte[] fileBytes = Convert.FromBase64String(resultBase64);
                    File.WriteAllBytes("result.jpg", fileBytes);
                    Console.WriteLine("Image processing succeeded, saved as result.jpg");
                }
                else
                {
                    string errorMsg = responseObject.GetProperty("msg_cn").GetString();
                    Console.WriteLine($"Error: {errorMsg}");
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine($"Exception: {ex.Message}");
            }
        }
    }
}