前言
基于PaddleSeg开发的人像抠图web api接口，提取官方代码，适配各种系统，通过api的接口进行访问。
环境要求
1、Python3.7以上
2、源码（文章最后下载）
源码结构
测试module.py中添加如下代码：
if __name__ == '__main__':args = {"use_gpu": False,"enable_mkldnn": True}module = Module(args=args)rgba = module.predict(None, "1.jpg")cv2.imwrite("result.png", rgba)python3 deploy/module.py
效果非常好。
源码部署
直接使用运行下面命令：
python3 web/serving.py
下面使用apipost进行测试：
请求接口
请求地址：http://ip:port/api/image/predict
请求方式：POST
请求头 ：Content-Type为application/json
请求参数：{"image":"/9j/4AAQ..."}
参数是json格式，image是图片的base64代码，建议图片大小在500k~1M之间效果会比较好
返回参数：
{
"status": "success",
"msg": "成功",
"result": "iVBORw0KGgoAAA..."
}
result是抠图后base64代码
注意：本源码可以用于生产，生产使用需自行独立部署。
完毕！！！
源码下载地址：基于PaddleSeg开发的人像抠图源码资源
