人脸检测——基于Flask和PaddleHub

下面是关于“人脸检测——基于Flask和PaddleHub”的完整攻略。

人脸检测——基于Flask和PaddleHub

本攻略中，将介绍如何使用Flask和PaddleHub实现人脸检测。我们将提供两个示例来说明如何使用这个方法。

步骤1：环境搭建

首先，需要安装Flask和PaddleHub。以下是安装Flask和PaddleHub的步骤：

安装Python。可以从Python官网下载安装包进行安装。
安装Flask。可以使用pip命令进行安装：pip install flask
安装PaddleHub。可以使用pip命令进行安装：pip install paddlehub

步骤2：示例1：使用Flask和PaddleHub实现人脸检测

以下是使用Flask和PaddleHub实现人脸检测的步骤：

导入必要的库，包括Flask、PaddleHub等。
加载人脸检测模型。使用PaddleHub加载人脸检测模型。
定义Flask应用程序。使用Flask定义应用程序。
定义路由。使用Flask定义路由。
定义处理函数。使用Flask定义处理函数。
运行应用程序。使用Flask运行应用程序。

import os
import cv2
import numpy as np
from flask import Flask, request, jsonify
import paddlehub as hub

# 加载人脸检测模型
face_detection = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")

# 定义Flask应用程序
app = Flask(__name__)

# 定义路由
@app.route('/detect', methods=['POST'])

# 定义处理函数
def detect():
    # 读取图片
    img = cv2.imdecode(np.fromstring(request.files['image'].read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
    # 进行人脸检测
    result = face_detection.face_detection(images=[img])
    # 返回结果
    return jsonify(result)

# 运行应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

步骤3：示例2：使用Flask和PaddleHub实现人脸检测和口罩检测

以下是使用Flask和PaddleHub实现人脸检测和口罩检测的步骤：

导入必要的库，包括Flask、PaddleHub等。
加载人脸检测模型和口罩检测模型。使用PaddleHub加载人脸检测模型和口罩检测模型。
定义Flask应用程序。使用Flask定义应用程序。
定义路由。使用Flask定义路由。
定义处理函数。使用Flask定义处理函数。
运行应用程序。使用Flask运行应用程序。

import os
import cv2
import numpy as np
from flask import Flask, request, jsonify
import paddlehub as hub

# 加载人脸检测模型和口罩检测模型
face_detection = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")
mask_detection = hub.Module(name="pyramidbox_mask")

# 定义Flask应用程序
app = Flask(__name__)

# 定义路由
@app.route('/detect', methods=['POST'])

# 定义处理函数
def detect():
    # 读取图片
    img = cv2.imdecode(np.fromstring(request.files['image'].read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
    # 进行人脸检测
    face_result = face_detection.face_detection(images=[img])
    # 进行口罩检测
    mask_result = mask_detection.object_detection(images=[img], use_gpu=False, output_dir='output')
    # 将口罩检测结果添加到人脸检测结果中
    for i in range(len(face_result[0]['data'])):
        face_result[0]['data'][i]['mask'] = mask_result[0]['data'][i]['label']
    # 返回结果
    return jsonify(face_result)

# 运行应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)