CV-UNet 图像抠图 WebUI 快速部署指南
1. 环境确认
该镜像对硬件要求较低，需确认以下两点：
- 有一台能联网的 Linux 服务器（云主机/本地 PC 均可）
- 已安装 Docker（执行
docker --version查看）
注意：无需 GPU！该镜像默认启用 CPU 推理模式，单张处理约 3~5 秒；若机器有 NVIDIA 显卡且已配置 nvidia-docker，启动时自动加速。
2. 拉取并运行镜像
在终端中依次执行以下命令：
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ucompshare/cv_unet_image-matting:latest
docker run -d --name cvunet-webui -p 8501:8501 -v $(pwd)/outputs:/root/outputs registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ucompshare/cv_unet_image-matting:latest
- 第一行：从阿里云镜像仓库拉取最新版。
- 第二行：后台启动容器，映射本地
./outputs目录用于持久化保存结果，端口暴露为8501。
提示：如果希望每次重启后仍保留历史输出，建议将
-v $(pwd)/outputs改为绝对路径。
3. 访问与使用
打开任意浏览器，访问地址：
http://你的服务器 IP:8501
例如：http://119.29.123.45:8501
看到界面显示「U-Net 图像抠图」且右上角显示「就绪」即完成部署。无需修改配置文件或安装依赖。
4. WebUI 功能详解
4.1 单图抠图
- 上传方式：支持拖拽、点击上传或
Ctrl+V粘贴截图。 - 支持格式：JPG、PNG、WebP、BMP、TIFF。
- 参数设置：
- 背景颜色：设定透明区域填充色。
- 输出格式：选择 PNG（带透明通道）或 JPEG。
- Alpha 阈值：控制边缘半透明像素的清理程度。
- 边缘羽化：让边缘过渡更自然。
- 边缘腐蚀：去除边缘细小噪点。
处理完成后，界面展示原图、抠图结果及 Alpha 蒙版三栏对比。点击下载图标即可保存结果。
4.2 批量处理
适合电商商品图、证件照等场景。
- 点击「上传多张图像」，按住
Ctrl多选图片。 - 设置统一背景色和输出格式。
- 点击「批量处理」。
所有结果自动保存到 outputs/ 目录，同时生成 batch_results.zip 压缩包供全量下载。
5. 常用场景参数配置
| 场景 | 推荐参数 |
|---|---|
| 证件照换底 | 背景白/蓝，JPEG 格式，Alpha 阈值 20，开启羽化，腐蚀 2 |
| 电商产品图 | 背景任意，PNG 格式，Alpha 阈值 10，开启羽化，腐蚀 1 |
| 社交媒体头像 | 背景白，PNG 格式，Alpha 阈值 8，开启羽化，腐蚀 0 |
| 复杂背景人像 | 背景白，PNG 格式，Alpha 阈值 25，开启羽化，腐蚀 3 |
6. 常见问题解决
- Q：边缘发白？ A：调高 Alpha 阈值（如从 10 调至 20），或降低边缘腐蚀值。
- Q：找不到保存的文件？
A：文件位于执行命令时的
./outputs目录下。 - Q：按钮灰色无法点击？ A：检查图片格式，尝试转换为 JPG 或使用 Ctrl+V 粘贴。
- Q：批量处理卡顿？ A：检查是否有超大图片（>15MB），建议压缩至 3MB 以内。
- Q：更换模型？
A：将
.pth文件放入宿主机./models/目录，启动时挂载-v $(pwd)/models:/root/models，并在 WebUI 点击「重载模型」。
7. 进阶集成
- 离线部署：拔掉网线，Docker 运行时 WebUI 可用。
- API 调用：通过
curl模拟请求实现自动化，API 文档位于/docs路径。 - 定制开发：基于 Streamlit 源码结构，可修改
app.py进行品牌定制。
