## 模型概述

高精度模型，适用于服务端GPU且背景复杂的人像场景， 模型结构为Deeplabv3+/Xcetion65, 模型大小为158M，网络结构如图：
<p align="center">
<img src="https://paddlehub.bj.bcebos.com/paddlehub-img/deeplabv3plus.png" hspace='10'/> <br />
</p>

## 命令行预测

```
hub run humanseg_server --input_path "/PATH/TO/IMAGE"
```



## API

```python
def segment(self,
            images=None,
            paths=None,
            batch_size=1,
            use_gpu=False,
            visualization=False,
            output_dir='humanseg_server_output'):
```

预测API，用于人像分割。

**参数**

* images (list\[numpy.ndarray\]): 图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，BGR格式；
* paths (list\[str\]): 图片的路径；
* batch\_size (int): batch 的大小；
* use\_gpu (bool): 是否使用 GPU；
* visualization (bool): 是否将识别结果保存为图片文件；
* output\_dir (str): 图片的保存路径。

**返回**

* res (list\[dict\]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，关键字有 'save\_path', 'data'，对应的取值为：
  * save\_path (str, optional): 可视化图片的保存路径（仅当visualization=True时存在）；
  * data (numpy.ndarray): 人像分割结果，仅包含Alpha通道，取值为0-255 (0为全透明，255为不透明)，也即取值越大的像素点越可能为人体，取值越小的像素点越可能为背景。

```python
def video_stream_segment(self,
                         frame_org,
                         frame_id,
                         prev_gray,
                         prev_cfd,
                         use_gpu=False):
```

预测API，用于逐帧对视频人像分割。

**参数**

* frame_org (numpy.ndarray): 单帧图片数据，ndarray.shape 为 \[H, W, C\]，BGR格式；
* frame_id (int): 当前帧的编号；
* prev_gray (numpy.ndarray): 前一帧输入网络图像的灰度图；
* prev_cfd (numpy.ndarray): 前一帧光流追踪图和预测结果融合图；
* use\_gpu (bool): 是否使用 GPU预测，如果使用GPU预测，则在预测之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。


**返回**

* img_matting (numpy.ndarray): 人像分割结果，仅包含Alpha通道，取值为0-1 (0为全透明，1为不透明)；
* cur_gray (numpy.ndarray): 当前帧输入分割网络图像的灰度图；
* optflow_map (numpy.ndarray): 当前帧光流追踪图和预测结果融合图。


```python
def video_segment(self,
                  video_path=None,
                  use_gpu=False,
                  save_dir='humanseg_server_video'):
```

预测API，用于视频人像分割。

**参数**

* video\_path (str): 待分割视频路径。若为None，则从本地摄像头获取视频，并弹出窗口显示在线分割结果；
* use\_gpu (bool): 是否使用GPU预测，如果使用GPU预测，则在预测之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置；
* save\_dir (str): 视频保存路径，仅在video\_path不为None时启用，保存离线视频处理结果。


```python
def save_inference_model(dirname,
                         model_filename=None,
                         params_filename=None,
                         combined=True):
```

将模型保存到指定路径。

**参数**

* dirname: 存在模型的目录名称
* model\_filename: 模型文件名称，默认为\_\_model\_\_
* params\_filename: 参数文件名称，默认为\_\_params\_\_(仅当`combined`为True时生效)
* combined: 是否将参数保存到统一的一个文件中

## 代码示例

图片分割及视频分割代码示例：
```python
import cv2
import paddlehub as hub

human_seg = hub.Module(name='humanseg_server')
im = cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')
#visualization=True可以用于查看超分图片效果，可设置为False提升运行速度。
res = human_seg.segment(images=[im],visualization=True)
print(res[0]['data'])
human_seg.video_segment('/PATH/TO/VIDEO')
human_seg.save_inference_model('/PATH/TO/SAVE/MODEL')

```
视频流预测代码示例：
```python
import cv2
import numpy as np
import paddlehub as hub

human_seg = hub.Module('humanseg_server')
cap_video = cv2.VideoCapture('\PATH\TO\VIDEO')
fps = cap_video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
save_path = 'humanseg_server_video.avi'
width = int(cap_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
cap_out = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), fps, (width, height))
prev_gray = None
prev_cfd = None
while cap_video.isOpened():
    ret, frame_org = cap_video.read()
    if ret:
        [img_matting, prev_gray, prev_cfd] = human_seg.video_stream_segment(frame_org=frame_org, frame_id=cap_video.get(1), prev_gray=prev_gray, prev_cfd=prev_cfd)
        img_matting = np.repeat(img_matting[:, :, np.newaxis], 3, axis=2)
        bg_im = np.ones_like(img_matting) * 255
        comb = (img_matting * frame_org + (1 - img_matting) * bg_im).astype(np.uint8)
        cap_out.write(comb)
    else:
        break

cap_video.release()
cap_out.release()

```

## 服务部署

PaddleHub Serving可以部署一个人像分割的在线服务。

## 第一步：启动PaddleHub Serving

运行启动命令：
```shell
$ hub serving start -m humanseg_server
```

这样就完成了一个人像分割的服务化API的部署，默认端口号为8866。

**NOTE:** 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，设置CUDA\_VISIBLE\_DEVICES环境变量，否则不用设置。

## 第二步：发送预测请求

配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果

```python
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/humanseg_server"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 保存图片
mask =cv2.cvtColor(base64_to_cv2(r.json()["results"][0]['data']), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rgba = np.concatenate((org_im, np.expand_dims(mask, axis=2)), axis=2)
cv2.imwrite("segment_human_server.png", rgba)
```


### 查看代码

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop/contrib/HumanSeg


### 依赖

paddlepaddle >= 1.8.0

paddlehub >= 1.7.1
