基于Flask和PaddleHub怎么实现人脸检测功能

发布时间:2023-03-23 13:47:12 作者:iii
来源:亿速云 阅读:121

这篇文章主要介绍“基于Flask和PaddleHub怎么实现人脸检测功能”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“基于Flask和PaddleHub怎么实现人脸检测功能”文章能帮助大家解决问题。

实现

1. 部署人脸检测模型

一行命令即可完成服务化部署(你需要先安装PaddleHub库),pyramidbox_lite_mobile是一个预训练的人脸检测模型。

hub serving start -m pyramidbox_lite_mobile

你可以使用下面的代码(来自PaddleHub的文档,记得修改未你自己的图片存放路径),测试接口

# coding: utf8
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')


if __name__ == '__main__':
    # 获取图片的base64编码格式 (记得修改你自己的图片存放路径)
    img1 = cv2_to_base64(cv2.imread("./static/Aaron_Peirsol_0001.jpg"))
    img2 = cv2_to_base64(cv2.imread("./static/Aaron_Peirsol_0002.jpg"))
    data = {'images': [img1, img2]}
    # 指定content-type
    headers = {"Content-type": "application/json"}
    # 发送HTTP请求
    url = "http://127.0.0.1:8866/predict/pyramidbox_lite_mobile"
    r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

    # 打印预测结果
    print(r.json())

2. 使用Flask构建app

2.1 目录结构
- templates
	- index.html
- app.py
- forms.py
- utils.py

其中utils.py封装了一些简单的函数。

2.2 forms.py

下面定义了一个表单,它只有一个字段face_img,用于上传待检测的人脸图片。validatiors中描述了很多message,在上传的表单不满足约束时,可在html模板中通过{{ form.face_img.erros }}获取相关的message信息。

from flask_wtf import FlaskForm
from flask_wtf.file import FileAllowed, FileRequired, FileSize, FileField

class ImageForm(FlaskForm):
    face_img = FileField("face_img", 
        validators=[
            FileRequired(message="不能为空"),
            FileAllowed(['jpg', 'png'], message="仅支持jpg/png格式"),
            FileSize(max_size=2048000, message="图片不能大于2Mb")
        ],
        description="图片不能大于2Mb,仅支持jpg/png格式"
    )
2.3 utils.py

封装了三个简单的函数,但在app.py中只使用了cv2_to_base64()。

import base64
import numpy as np
import cv2


def base64_to_cv2(img: str):
    # base64 -> 二进制 -> ndarray -> cv2
    # 解码为二进制数据
    img_codes = base64.b64decode(img)
    img_np = np.frombuffer(img_codes, np.uint8)
    img_cv2 = cv2.imdecode(img_np, cv2.IMREAD_COLOR)
    return img_cv2


def cv2_to_base64(image):
    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')


# 显示cv2格式的图像 --> 开发过程中测试图像是否正常时使用
def cv2_show(img_cv2):
    cv2.imshow('img', img_cv2)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
2.4 app.py

:如果以后数据在转换的过程中究竟变成了什么格式,那就把它们打印出来看看叭!例如print(data, type(data))。

主要的逻辑就在这里了,图像主要经历了三种类型的格式:

数据格式的变化流程大致如下图:

基于Flask和PaddleHub怎么实现人脸检测功能

# 注:在推理前将图像缩放到指定的尺寸,即能提升速度,有时也能提升精度(实测像素太高时识别效果也不好)
from flask import Flask, render_template, request
import requests
from forms import ImageForm
import cv2
import numpy as np
import json
import time
from utils import cv2_to_base64


app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = 'your_secret_key_here'


@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def predict():
    form = ImageForm()

    if form.validate_on_submit():

        # 1. 从前端表单获取图像文件
        file = form.face_img.data  # <class 'werkzeug.datastructures.FileStorage'>
        file_content = file.read()  # <class 'bytes'>

        # 2. 图像文件转cv2, 并缩放到指定尺寸 --> 尺寸太大或太小,识别精度都会变差
        img_cv2 = np.asarray(bytearray(file_content), dtype=np.uint8)  # (len,)
        img_cv2 = cv2.imdecode(img_cv2, cv2.IMREAD_COLOR)  # (w, h, c)
        img_cv2 = cv2.resize(img_cv2, (250, 250), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

        # 3. cv2转str(base64)
        img_base64 = cv2_to_base64(img_cv2)

        # 4. str(base64)输入模型 --> json --> 人脸框坐标
        data = {'images': [img_base64]}
        headers = {"Content-type": "application/json"}
        url = "http://127.0.0.1:8866/predict/pyramidbox_lite_mobile"

        start_time = time.time()
        r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
        use_time = time.time() - start_time

        rectangle = r.json()['results'][0]['data'][0]  # 一张图片 --> dict{confidence, left, top, right, bottom}

        # 5. cv2,json --> 画矩形 --> cv2
        cv2.rectangle(
            img_cv2, 
            (rectangle['left'], rectangle['top']),
            (rectangle['right'], rectangle['bottom']),
            (255, 0, 0),  # 蓝色
            thickness=2)

        # 6. cv2转str(base64)
        img_base64 = cv2_to_base64(img_cv2)

        # 7. str(base64) 返回到前端
        return render_template(
            'index.html', form=form, img_base64=img_base64, 
            confidence=rectangle['confidence'], use_time=use_time)

    return render_template('index.html', form=form)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)
2.5 index.html

视图模板,也是十分简陋。

<h2>试试人脸检测</h2>


<!-- 1. 上传图像的表单 -->
<form action="" method="post" class="mt-4" enctype="multipart/form-data">
    <!-- csrf这一句好像可以没啥用 -->
    {{ form.csrf_token }}
    {{ form.face_img() }}
    <input type="submit" value="Submit">
</form>

<!-- 2. 显示检测结果 -->
{% if img_base64 %}
    <img src="data:image/jpeg;base64, {{ img_base64 }}" width="250" height="250">
    <p>置信度: {{ confidence }}</p>
    <p>推理耗时(秒): {{ use_time }}</p>
{% endif %}

<!-- 3. 显示错误信息 -->
{% if form.face_img.errors %}
    <div class="alert alert-danger">
        {% for error in form.face_img.errors %}
            {{ error }}
        {% endfor %}
    </div>
{% endif %}

Bug(s)

1、后端接收不到上传的图片

使用表单的模板代码如下:

<form action="" method="post" class="mt-4">
    <!-- csrf这一句好像可以删掉 -->
    {{ form.csrf_token }}
    {{ form.face_img() }}
    <input type="submit" value="Submit">
</form>

解决:在 Flask 中处理文件上传时,需要<form>中添加 enctype="multipart/form-data" 属性,这样浏览器才能正确识别上传的文件数据。

2、数据格式转换晕头转向

在app.py中,我最初对于图像格式的转换十分懵圈,想整理下思路,结果却如下图,还是很乱。经过多次重构,才变成了 2.5 app.py 那里显示的图。

重构还是挺有用的!有时代码经过重构也会变得清晰。

基于Flask和PaddleHub怎么实现人脸检测功能

关于“基于Flask和PaddleHub怎么实现人脸检测功能”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注亿速云行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。

推荐阅读:
  1. python自动化测试中APScheduler Flask怎么应用
  2. Python Flask中Cookie和Session区别是什么

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

flask

上一篇:Shell查找命令find和grep如何使用

下一篇:uniapp怎么使用uview

相关阅读

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录
登录注册
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》