codeformer_inpainting
时间: 2025-02-13 17:53:57 浏览: 70
### CodeFormer 图像修复 (Inpainting) 使用方法
对于想要利用CodeFormer执行图像修复的任务,具体的操作流程如下:
#### 准备工作环境
为了确保CodeFormer能正常运作,需先搭建合适的工作环境。这涉及到安装必要的Python库,这些依赖项可以在`requirements.txt`文件中找到[^4]。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此命令会自动下载并安装所有必需的软件包,包括但不限于PyTorch, torchvision, NumPy等。
#### 配置参数设定
在进行实际操作前,还需要调整一些配置选项来适应特定需求。这类设置通常保存于`options/`目录下的`.yml`文件里,比如用于测试模式下指定模型权重位置以及待处理的数据集路径等信息均记录在此类文件之中。
#### 执行图像修复任务
当一切准备就绪之后,可以通过调用相应的脚本来启动图像修复过程。针对灰度图像着色的情况,可以使用以下命令行指令[^1]:
```python
python inference_colorization.py --input_path ./inputs/gray_faces
```
而对于一般的图像修复(即去除遮挡物或填补缺失部分),则应采用不同的API端点来进行请求发送。根据提供的接口文档描述,可通过HTTP POST方式向服务器提交含有目标图片及其他必要参数的信息包以触发修复功能[^2]。
```python
import requests
url = "http://127.0.0.1:5002/codeformer/inpainting"
files = {'image': open('path_to_your_image.jpg', 'rb')}
response = requests.post(url, files=files)
with open('output_image.png', 'wb') as out_file:
out_file.write(response.content)
```
上述代码片段展示了如何通过Python内置模块`requests`实现与本地部署的服务交互,并最终获取到经过修复后的输出结果。
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