GFPGAN 集成Flask 接口化改造

GFPGAN是一款腾讯开源的人脸高清修复模型，基于github上提供的demo，可以简单的集成Flask以实现功能接口化。
GFPGAN的安装，Flask的安装请参见其他文章。
测试方式
如若使用POSTMAN进行测试，需使用POST方式，form-data的请求体，发送图片文件到服务端，服务端会直接返回图片流，可将响应体直接保存为文件。同样的，也可供给网页form表单使用。

import io
from flask import Flask, request, Response
import cv2
import numpy as np
import osfrom gfpgan import GFPGANerapp = Flask(__name__)# 定义修复者
restorer = GFPGANer(model_path=os.path.join('experiments/pretrained_models', 'GFPGANv1.3.pth'),
)@app.route('/action', methods=['POST', 'GET'])
def action():file = request.files['file']img_name = file.filenameinput_img = cv2.imdecode(np.asarray(bytearray(file.read()), dtype=np.uint8), -1)basename, ext = os.path.splitext(img_name)_, _, restored_img = restorer.enhance(input_img)img_ret = cv2.imencode(f'.{ext}', restored_img)[1].tobytes()img_ret = io.BytesIO(img_ret)res = Response(img_ret.read())res.headers.add('Content-Type', 'image/' + ext)res.headers.add('Content-Disposition', f'attachment; filename=restore_{img_name}')return resdef main():app.run(port=2020, host="127.0.0.1", debug=True)if __name__ == '__main__':main()