基于PaddleHub的秃头生成器
秃头生成器（stgan_bald），该模型可自动根据图像生成1年、3年、5年的秃头效果。
详情请查看此链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1145381
本模型为大家提供了小程序，欢迎大家体验
$ hub install stgan_bald==1.0.0
秃头生成器预测接口，预测输入一张人像，输出三张秃头效果(1年、3年、5年)
images(str): 待检测的图片路径
use_gpu(bool): 是否使用 GPU
自动将预测结果输出到bald_output文件夹
import paddlehub as hub
import cv2
stgan_bald = hub.Module(name="stgan_bald")
result = stgan_bald.bald(images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')])
$ hub serving start -m stgan_bald
import requests
import json
import base64
import cv2
import numpy as np
def cv2_to_base64(image):
data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
def base64_to_cv2(b64str):
data = base64.b64decode(b64str.encode('utf8'))
data = np.fromstring(data, np.uint8)
data = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
return data
# 发送HTTP请求
org_im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')
data = {'images':[cv2_to_base64(org_im)]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/stgan_bald"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
img0 = base64_to_cv2(r.json()["results"]['data_0'])
img1 = base64_to_cv2(r.json()["results"]['data_1'])
img2 = base64_to_cv2(r.json()["results"]['data_2'])
img = cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imwrite('bald_0.png', img)
刘炫、彭兆帅、郑博培
paddlepaddle >= 1.8.2
paddlehub >= 1.8.0
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