上一次分享，大家可能对paddleseg的人像分割效果记忆犹新。最近抽时间学习了一下它的demo,然后基于http协议进行了重构，将本地的调用发布成http, 这样跨语言就比较轻量级的调用。先贴一个源码截图，

关键代码片断

基本流程说明一下：初始化Predictor对象---》加载背景图片（红，蓝，白）---》合成新的图片

梳理清楚之后，我重新整理了整个代码逻辑，将核心方法进行了组装。

A：最外层的HTTP封装

HTTP封装

seg方法就是完成对外的人像图片提取及背景色替换，并以base64串返回。其中get_img是获取本地上传图片流，同时路径参数增加背景色填充。最后调用server.segimage(img,bgcolor_type)的核心方法完成处理

B：本地上传流到服务器流的转换

流转换

C：服务器流的处理及背景参数处理

流读取及图片生成

首先将流通过np转换成mat,bgtype目前支持红，蓝，白底。读取相应路径的背景图片，也转换成mat。最后打包塞给run方法，最后返回是一个合成后的mat。这里要提一下numpy_to_base64，它主要是将mat转换成base64，这样异构语言也能很方便的进行解析。

D:主函数声明

主函数

这里算是有点面像对象的意思，最后通过天生面像对像的JAVA语言来调用。

代码示例

蓝

红

白

大功告成，python的确实简约强大。