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Web 端部署

1.介绍

飞桨针对不同场景，提供了多个预测引擎部署模型（如下图），更多详细信息请参考文档。

inference_ecosystem

本文以人像分割在 MacOS Chrome 的部署为例，介绍如何使用前端推理引擎 Paddle.js 对分割模型进行部署。文档第二部分介绍如何使用人像分割模型 js 库 @paddlejs-models/humanseg，第三部分介绍重点 API。

2. 使用

2.1 要求

# 显示所安 node 版本号，即表示成功安装
node -v

2.2 步骤

# clone Paddle.js
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git

# 进入 deploy web example 目录，安装依赖
cd PaddleSeg/deploy/web/example/ && npm install

# 执行命令
npm run dev

# 访问 http://0.0.0.0:8866/ ，即可体验人像分割处理图片应用

2.3 效果展示

image

3. 重点 API 介绍

3.1 @paddlejs-models/humanseg 介绍

npm 库 @paddlejs-models/humanseg 封装了前端推理引擎 Paddle.js 和计算方案 paddlejs-backend-webgl，该计算方案通过 WebGL 获得 GPU 加速。 所以只需引入库 @paddlejs-models/humanseg 即可，无需再额外引入推理引擎和计算方案。

3.1.1 API 介绍

@paddlejs-models/humanseg 暴露了四个 API：

  • load 调用 load API 完成推理引擎初始化。下载humanseg_lite_inference web 模型，根据模型结构和参数文件生成神经网络，并完成模型预热。

  • getGrayValue 给 getGrayValue API 传入需要处理的图片，执行后获得推理结果。

  • drawHumanSeg 绘制人像。给 drawHumanSeg API 传入 canvas 画布元素和推理结果，可以通过该元素传递背景信息，分割后的人像将绘制在此 canvas上。

  • drawMask 绘制人像遮罩。传入 canvas 画布元素和推理结果，同时传入参数 dark 配置是否使用暗黑模式。效果将绘制在传入的 canvas 画布元素上。

3.2 如何使用 @paddlejs-models/humanseg

// 引入
import * as humanseg from '@paddlejs-models/humanseg';

// load humanseg model
await humanseg.load();

// get the seg value [192 * 192];
const { data } = await humanseg.getGrayValue(img);

// draw human segmentation
const canvas1 = document.getElementById('demo1') as HTMLCanvasElement;
humanseg.drawHumanSeg(canvas1, data);

// draw the background mask
const canvas2 = document.getElementById('demo2') as HTMLCanvasElement;
humanseg.drawMask(canvas2, data, true);