Развертывание OpenCV Face Detection в Flask Web Framework

Введение

Если вы хотите изучить основы OpenCV, пройдите этот блог. В этом блоге мы собираемся рассказать об обнаружении лиц с помощью Flask API Deployment. Краткое введение в OpenCV — это библиотека Python, предназначенная для решения проблем компьютерного зрения. Он используется в различных приложениях, таких как обнаружение лиц, захват видео, отслеживание движущихся объектов и раскрытие объектов.

Флэш-API

Flask — широко используемый микровеб-фреймворк для создания API на Python. Это простая, но мощная веб-инфраструктура, предназначенная для быстрого и легкого запуска с возможностью масштабирования до сложных приложений.

Что такое Хааркаскад

Это алгоритм обнаружения объектов, используемый для распознавания лиц на изображении или видео в реальном времени. Алгоритм использует функции обнаружения границ или линий.

Теперь приступим к реализации.

Структура проекта

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\r\n'
               b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n')
@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)