介紹

本文，我們將介紹使用 Flask API 部署進行人臉檢測。OpenCV 是一個 Python 庫，旨在解決計算機視覺問題。它用于各種應用，例如人臉檢測、視頻捕獲、跟蹤移動對象和對象披露。

Flask API

Flask 是一個廣泛使用的微型 Web 框架，用于在 Python 中創建 API。它是一個簡單而強大的 Web 框架，旨在快速輕松地啟動，并能夠擴展到復雜的應用程序。

什么是 Haarcascade

它是一種對象檢測算法，用于識別圖像或實時視頻中的人臉。該算法使用邊緣或線檢測特征。

現在讓我們進入項目實現。

項目結構

index．html

＜！DOCTYPE html＞

＜html＞

 ＜link rel＝＂stylesheet＂ href＝＂https：／／maxcdn．bootstrapcdn．com／bootstrap／3．4．1／css／bootstrap．min．css＂＞

 ＜title＞Dharmaraj － Face Detection＜／title＞

＜style＞

h2

｛

padding－bottom：20px；

font－weight： 600；

font－size： 3．2em

｝

＜／style＞

 ＜body＞

   ＜div class＝＂container＂＞＜center＞＜h2＞Face Detection＜／h2＞＜／center＞

     ＜div class＝＂col－lg－offset－2 col－lg－8＂＞

       ＜center＞＜form  class＝＂form－inline＂ action ＝ ＂／stop＂ method ＝ ＂post＂ enctype＝＂multipart／form－data＂＞          

         ＜input type ＝ ＂submit＂ class＝＂btn btn－danger btn－md btn－block＂ value＝＂Stop＂＞

            ＜／form＞＜／center＞

               ＜center＞＜form  class＝＂form－inline＂ action ＝ ＂／start＂ method ＝ ＂post＂ enctype＝＂multipart／form－data＂＞          

         ＜input type ＝ ＂submit＂ class＝＂btn btn－success btn－md btn－block＂ value＝＂Start＂＞

            ＜／form＞＜／center＞＜br＞＜／div＞

                   ＜div class＝＂col－lg－offset－2 col－lg－8＂＞

        ＜img src＝＂｛｛ url＿for（＇video＿capture＇） ｝｝＂ width＝＂100％＂＞

       ＜／div＞＜／div＞

   ＜／body＞

＜／html＞

stop．html

＜！DOCTYPE html＞

＜html＞

＜link rel＝＂stylesheet＂ href＝＂https：／／maxcdn．bootstrapcdn．com／bootstrap／3．4．1／css／bootstrap．min．css＂＞

＜title＞Dharmaraj － Face Detection＜／title＞

＜style＞

h2

｛

padding－bottom：20px；

font－weight： 600；

font－size： 3．2em

｝

＜／style＞

 ＜body＞

   ＜div class＝＂container＂＞

   ＜center＞＜h2＞Face Detection＜／h2＞＜／center＞

           ＜div class＝＂col－lg－offset－2 col－lg－8＂＞

                 ＜center＞＜form  class＝＂form－inline＂ action ＝ ＂／stop＂ method ＝ ＂post＂ enctype＝＂multipart／form－data＂＞          

         ＜input type ＝ ＂submit＂ class＝＂btn btn－danger btn－md btn－block＂ value＝＂Stop＂＞

                      ＜／form＞＜／center＞

               ＜center＞＜form  class＝＂form－inline＂ action ＝ ＂／start＂ method ＝ ＂post＂ enctype＝＂multipart／form－data＂＞          

         ＜input type ＝ ＂submit＂ class＝＂btn btn－success btn－md btn－block＂ value＝＂Start＂＞

            ＜／form＞＜／center＞＜br＞                

           ＜／div＞＜／div＞

   ＜／body＞

＜／html＞

app．py

from flask import Flask， render＿template， Response

import cv2

app＝Flask（＿＿name＿＿）

def capture＿by＿frames（）：

   global camera

   camera ＝ cv2．VideoCapture（0）

   while True：

       success， frame ＝ camera．read（）  ＃ read the camera frame

       detector＝cv2．CascadeClassifier（＇Haarcascades／haarcascade＿frontalface＿default．xml＇）

       faces＝detector．detectMultiScale（frame，1．2，6）

        ＃Draw the rectangle around each face

       for （x， y， w， h） in faces：

           cv2．rectangle（frame， （x， y）， （x＋w， y＋h）， （0， 255， 0）， 3）

ret， buffer ＝ cv2．imencode（＇．jpg＇， frame）

       frame ＝ buffer．tobytes（）

       yield （b＇－－frame＇

              b＇Content－Type： image／jpeg＇ ＋ frame ＋ b＇＇）

＠app．route（＇／＇）

def index（）：

  return render＿template（＇index．html＇）

＠app．route（＇／start＇，methods＝［＇POST＇］）

def start（）：

   return render＿template（＇index．html＇）

＠app．route（＇／stop＇，methods＝［＇POST＇］）

def stop（）：

   if camera．isOpened（）：

       camera．release（）

   return render＿template（＇stop．html＇）

＠app．route（＇／video＿capture＇）

def video＿capture（）：

   return Response（capture＿by＿frames（）， mimetype＝＇multipart／x－mixed－replace； boundary＝frame＇）

if ＿＿name＿＿＝＝＇＿＿main＿＿＇：

   app．run（debug＝True，use＿reloader＝False， port＝8000）

結果

運行此代碼后，你將看到以下屏幕。

復制此 URL http：／／127．0．0．1：8000／ 并將其粘貼到瀏覽器中以獲取結果。

       原文標題 : Flask Web 框架中的 OpenCV 人臉檢測部署