Python+Flask编写一个简单的行人检测API

更新时间：2022年03月01日 15:38:27 作者：FriendshipT

Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2模板引擎。本文将利用Flask框子编写一个简单的行人检测API，感兴趣的可以了解一下

前提条件

1.了解Python语言，并会安装第三方库

2.了解Python Web Flask框架

3.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

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="external nofollow"  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="
}

以上就是Python+Flask编写一个简单的行人检测API的详细内容，更多关于Python Flask行人检测的资料请关注脚本之家其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)
这篇文章主要介绍了Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2020-12-12
Python 炫技操作之合并字典的七种方法
这篇文章主要介绍了Python 炫技操作之合并字典的七种方法,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
2020-04-04
Python I/O与进程的详细讲解
今天小编就为大家分享一篇关于Python I/O与进程的详细讲解，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
2019-03-03
Python使用海龟绘图实现贪吃蛇游戏
这篇文章主要为大家详细介绍了Python使用海龟绘图实现贪吃蛇游戏，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-06-06
用Python自动清理系统垃圾的实现
这篇文章主要介绍了用Python自动清理系统垃圾的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-01-01
OpenCV+Python--RGB转HSI的实现
今天小编就为大家分享一篇OpenCV+Python--RGB转HSI的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2019-11-11
Python上下文管理器详细使用教程
Python有三大神器，一个是装饰器，一个是迭代器、生成器，最后一个就是今天文章的主角 -- 「上下文管理器」。上下文管理器在日常开发中的作用是非常大的，可能有些人用到了也没有意识到这一点
2023-02-02
Python 定义只读属性的实现方式
这篇文章主要介绍了Python 定义只读属性的实现方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-03-03
Django 查询数据库返回JSON的实现
和前端交互全部使用JSON，如何将数据库查询结果转换成JSON格式，本文就来介绍一下，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-08-08
Python中按键来获取指定的值
今天小编就为大家分享一篇关于Python中按键来获取指定的值，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
2019-03-03