介绍
本文，我们将介绍使用 Flask API 部署进行人脸检测。OpenCV 是一个 Python 库，旨在解决计算机视觉问题。它用于各种应用，例如人脸检测、视频捕获、跟踪移动对象和对象披露。
Flask API
Flask 是一个广泛使用的微型 Web 框架，用于在 Python 中创建 API。它是一个简单而强大的 Web 框架，旨在快速轻松地启动，并能够扩展到复杂的应用程序。
什么是 Haarcascade
它是一种对象检测算法，用于识别图像或实时视频中的人脸。该算法使用边缘或线检测特征。
现在让我们进入项目实现。
项目结构
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）
结果
运行此代码后，你将看到以下屏幕。
复制此 URL http：／／127．0．0．1：8000／ 并将其粘贴到浏览器中以获取结果。
原文标题 : Flask Web 框架中的 OpenCV 人脸检测部署
