花一个小时,用Flask写一个简单的行人检测API

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了花一个小时,用Flask写一个简单的行人检测API相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

花一个小时,用Flask写一个简单的行人检测接口

前提条件

  • 了解Python语言,并会安装第三方库
  • 了解Python Web Flask框架
  • 了解PyTorch深度学习框架

实验环境

  • Python 3.6.2
  • PyTorch 1.7.1
  • Flask 1.1.1
  • Numpy 1.18.5
  • Opencv 3.4.2
  • PIL pip3 install pillow

项目结构


相关说明:

  1. static:用于存储静态文件,比如css、js和图片等
  2. templates:存放模板文件
  3. upload:用于保存上传文件
  4. flask_app.py: 应用程序主文件
  5. predict.py:预测文件

主要代码

完整代码,暂时没空整理,如整理完,后续会发布,敬请期待!

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import imp
from flask import request, jsonify, send_from_directory, abort
from werkzeug.utils import secure_filename
from flask import Flask, render_template, jsonify, request
from predict import pre
import time
import os
import base64

app = Flask(__name__)
UPLOAD_FOLDER = 'upload'
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
ALLOWED_EXTENSIONS = set(['txt', 'png', 'jpg', 'xls', 'JPG', 'PNG', 'xlsx', 'gif', 'GIF'])


# 用于判断文件后缀
def allowed_file(filename):
    return '.' in filename and filename.rsplit('.', 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS


# 上传
@app.route('/upload')
def upload_test():
    return render_template('upload.html')


@app.route("/api/download/<filename>", methods=['GET'])
def download(filename):
    if request.method == "GET":
        if os.path.isfile(os.path.join('upload', filename)):
            return send_from_directory('upload', filename, as_attachment=True)
        abort(404)


# 上传文件
@app.route('/api/upload', methods=['POST'], strict_slashes=False)
def api_upload():
    file_dir = os.path.join(basedir, app.config['UPLOAD_FOLDER'])
    if not os.path.exists(file_dir):
        os.makedirs(file_dir)
    f = request.files['myfile']  # 从表单的file字段获取文件,myfile为该表单的name值
    if f and allowed_file(f.filename):  # 判断是否是允许上传的文件类型
        fname = secure_filename(f.filename)
        print(fname)
        ext = fname.rsplit('.', 1)[1]  # 获取文件后缀
        unix_time = int(time.time())
        new_filename = str(unix_time) + '.' + ext  # 修改了上传的文件名
        f.save(os.path.join(file_dir, new_filename))  # 保存文件到upload目录
        img_path = os.path.join("upload", new_filename)
        print(img_path)
        pre_result = pre(img_path)
        print(pre_result)
        token = base64.b64encode(new_filename.encode('utf-8'))
        print(token)
        return jsonify("code": 0, "errmsg": "OK", "token": token, "fileName": "/api/download/" + new_filename,"detect_result:":pre_result)
    else:
        return jsonify("code": 1001, "errmsg": "ERROR")


if __name__ == '__main__':
	app.run(host="0.0.0.0",port="5000",threaded=True,debug=False)
<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="UTF-8">
		<link href="url_for('static', filename='obj_classification.css')" rel="stylesheet" type="text/css" />
		<title>图片识别--Person</title>
	</head>
	<body>
		<h1>图片识别--Person</h1>
		<div class="container">
			<div class="choose">
				<form action="http://IP地址:5000/api/upload" enctype='multipart/form-data' method='POST'>
					<input type="file" name="myfile" class="input-new" style="margin-top:20px;" />
					<input type="submit" value="识别图片" class="button-new" style="margin-top:15px;" />
				</form>
			</div>
			<div class="display">
				<img src=" url_for('static', filename='images/test.jpg',_t=val1) " width="400" height="500" alt="图片" />
			</div>
		</div>
	</body>
</html>

运行结果




  "code": 0,
  "detect_result:": [
    
      "bbox": [
        51.0,
        265.0,
        543.0,
        437.0
      ],
      "class": "b'person 0.78'"
    ,
    
      "bbox": [
        43.0,
        433.0,
        543.0,
        609.0
      ],
      "class": "b'person 0.77'"
    ,
    
      "bbox": [
        44.0,
        133.0,
        543.0,
        309.0
      ],
      "class": "b'person 0.76'"
    ,
    
      "bbox": [
        46.0,
        526.0,
        543.0,
        665.0
      ],
      "class": "b'person 0.74'"
    ,
    
      "bbox": [
        107.0,
        51.0,
        525.0,
        181.0
      ],
      "class": "b'person 0.62'"
    
  ],
  "errmsg": "OK",
  "fileName": "/api/download/1645974252.jpg",
  "token": "MTY0NTk3NDI1Mi5qcGc="

参考链接

https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/

以上是关于花一个小时,用Flask写一个简单的行人检测API的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

用Flask写一个简单的通用接口

一只猿:使用flask来做一个小应用

[项目实战派]花40分钟写一个-CBIR引擎-代码公开

Demo 1基于object_detection API的行人检测 3:模型训练与测试

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