基于Serverless图像转换为宫崎骏动漫风格案例python源码+项目说明.zip

# 基于 Serverless 图像转换为宫崎骏动漫风格案例 大家可以通过本项目提供的镜像，快速发布成可调用的Restful API服务。 # 部署方法 # 1. 在阿里云函数计算应用中心里立即创建 [阿里云Serverless 应用中心一键体验 ](https://fcnext.console.aliyun.com/applications/create?template=paddleImageStyleTransfer) # 2. 终端上输入命令创建 ```shell s init paddleImageStyleTransfer # 初始化项目 s deploy # 部署项目 ``` # 调用方法 ```python import requests import json import cv2 import base64 def cv2_to_base64(image): data = cv2.imencode('.jpg', image)[1] return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8') def getResult(imagePath): data = json.dumps({'images': [cv2_to_base64(cv2.imread(imagePath))]}) r = requests.post("http://127.0.0.1:9000/predict/animegan_v2_hayao_99", data=data, headers={'Content-Type': 'application/json'}) return r.json()["results"] print(getResult("./test.png")) ``` # 调用失败的请看这里 * 500x300 分辨率 需要 7秒 2.6gb内存 所以函数设置 3gb 运行内存才可以 * 720x500 分辨率 需要 15秒 5.76gb内存 所以函数设置 8gb 运行内存才可以 * 2000x1280 分辨率 需要 30秒 6.77g内存 所以设置 8gb 运行内存才可以 我是直接设置了16gb内存测试的 # 本应用的镜像开发教程 https://github.com/duolabmeng6/paddlehub_ppocr 阅读本文你将学会： 在 Serverless 架构中 docker 镜像制作的最佳实践，游刃有余的部署复杂场景下的深度学习模型 熟练的使用各厂商提供的 Serverless 服务，部署。 制作小巧精良的 docker 镜像