- add face pixelate model for train/evaluate
[face-privacy-filter.git] / testing / README.md
1 # web_test
2 This directory provides a simple web server for demonstrating a face-privacy filter example.
3 This web demo will launch an application with a swagger page.
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5 ## Example usage
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7 ```
8 $ python app.py
9 usage: app.py [-h] [--port PORT] [--modeldir MODELDIR] [--rich_return]
10
11 optional arguments:
12   -h, --help           show this help message and exit
13   --port PORT          port to launch the simple web server
14   --modeldir MODELDIR  model directory to load dumped artifact
15 ```
16
17 ### Output formats
18 The optional HTTP parameter `rich_output` will generate a more decorated JSON output
19  that is also understood by the included web application.
20
21 * standard output - from `DataFrame` version of the transform
22 ```
23
24
25 ```
26
27
28 * rich output - formatted form of the transform
29 ```
30 ```
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32 ## Face Privacy Filtering
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34 * For a graphical experience, view the swagger-generated UI at [http://localhost:8884/ui].
35 * Additionally, a simple command-line utility could be used to post an image
36 and mime type to the main interface.
37 ```
38 curl -F image_binary=@test.jpg -F rich_output="true" -F mime_type="image/jpeg" "http://localhost:8884/transform"
39 ```