Flask搭建简单图片识别服务器
Flask搭建简单手写数字识别服务器
困惑我好几天的问题终于解决了,基础还是不太牢固啊,特写这篇文档记录一下,一步一步的开始用flask搭建分类服务器,主要分类MNIST数据集,从客户端(这里指浏览器)将图片传到服务器,通过服务器来判断该数字属于什么数字
1.首先介绍一下flask框架
Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架。
微 并不代表这个框架不好,而是一种轻量级的框架,我在此之前没有搞过web开发,但这个框架却让我感到原来学习web开发可以这么简单。
在这里flask框架的搭建我就不说了。
from flask import Flask,request
from scipy import misc
from sklearn.externals import joblibapp = Flask(__name__)@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():f = request.files['file']im = misc.imread(f) img = im.reshape((1,784)) clf = joblib.load('model/ok.m')l = clf.predict(img)return 'predict: %s ' % (l[0])@app.route('/')
def index():return '''<!doctype html><html><body><form action='/upload' method='post' enctype='multipart/form-data'><input type='file' name='file'><input type='submit' value='Upload'></form>'''
if __name__ == '__main__':app.run()
首先导入库,使用scipy的misc模块来处理图片,因为从客户端post过来的文件,这里使用post接收文件,用misc来读取文件,并将读取到的图片转化成一维的,因为训练模型就是这样的。然后读取模型,判断。
# -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pd
from scipy import miscdata_test = pd.read_csv('Data/test.csv')
X_test = data_test.values[2:3]im = X_test.reshape((28,28))misc.imsave('3.png',im)
这段代码是生成图片的功能,将训练的csv文件生成图片,然后保存起来,通过浏览器上传服务器,来判断属于什么数字。
效果如下:
注意图片是0,上传以后:
这样效果就出来了。
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