利用nginx + fastcgi实现图片识别服务器

下面是关于“利用nginx + fastcgi实现图片识别服务器”的完整攻略。

利用nginx + fastcgi实现图片识别服务器

以下是利用nginx + fastcgi实现图片识别服务器的步骤：

安装nginx和fastcgi

bash sudo apt-get install nginx sudo apt-get install libfcgi-dev spawn-fcgi

配置nginx

在nginx的配置文件中添加以下内容：

```nginx
server {
listen 80;
server_name example.com;

   location / {
       include fastcgi_params;
       fastcgi_pass unix:/var/run/fastcgi.sock;
       fastcgi_param SCRIPT_FILENAME /path/to/your/script.py;
   }

}
```

在上面的代码中，我们定义了一个名为'example.com'的虚拟主机，监听80端口。我们将所有请求都转发到fastcgi进程，并将fastcgi进程的socket文件设置为'/var/run/fastcgi.sock'。我们还将脚本文件的路径设置为'/path/to/your/script.py'。

编写Python脚本

```python
#!/usr/bin/env python

import sys
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf

def recognize_image(image_path):
# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('/path/to/your/model.h5')

   # 加载图片
   image = Image.open(image_path)
   image = image.resize((224, 224))
   image = np.array(image) / 255.0
   image = np.expand_dims(image, axis=0)

   # 预测结果
   result = model.predict(image)
   label = np.argmax(result)

   return label

if name == 'main':
# 从stdin读取请求参数
request_params = sys.stdin.read()

   # 解析请求参数
   image_path = request_params.strip()

   # 识别图片
   label = recognize_image(image_path)

   # 输出结果
   print(label)

```

在上面的代码中，我们定义了一个名为'recognize_image'的函数，该函数接收一个图片路径作为参数，使用TensorFlow模型识别图片，并返回识别结果。我们还编写了一个名为'main'的函数，该函数从stdin读取请求参数，解析图片路径并调用'recognize_image'函数进行识别，最后将识别结果输出到stdout。

启动fastcgi进程

bash spawn-fcgi -s /var/run/fastcgi.sock -F 4 -u www-data -g www-data -- /path/to/your/script.py

在上面的代码中，我们使用spawn-fcgi命令启动fastcgi进程，并将fastcgi进程的socket文件设置为'/var/run/fastcgi.sock'。我们还将进程的用户和组设置为'www-data'，并将Python脚本的路径设置为'/path/to/your/script.py'。