Flask Web 框架中的 OpenCV 人脸检测部署

    
    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
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