🚩 前言

本次实现了一个在浏览器中运行的简陋的人脸检测功能，由于水平有限，这里使用表单上传图片，只能一次检测一张人脸。实现过程中遇到的主要问题是数据格式转换的问题。

🌺 清风莫追 🌺

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🌺 效果演示

🥦 分析与设计

之前已经成功基于AI分词模型，构建了一个Web应用。套路大致相同，与本次任务的主要区别在于，本次传递的数据是图像而不是文本。图像数据会带来一个新的问题：

• 图像的编码方式丰富，数据处理过程中需要进行一些数据格式转换。

应用的逻辑大致如下：

1. 用户通过表单从浏览器上传图像
2. 将图像转发给人脸检测模型，得到人脸位置坐标
3. 使用矩形框出图像中的人脸
4. 浏览器显示结果

🍉 实现

🍬 1. 部署人脸检测模型

一行命令即可完成服务化部署（你需要先安装PaddleHub库），pyramidbox_lite_mobile是一个预训练的人脸检测模型。

hub serving start -m pyramidbox_lite_mobile

你可以使用下面的代码（来自PaddleHub的文档，记得修改未你自己的图片存放路径)，测试接口：

# coding: utf8
import requests
import json
import cv2
import base64
def cv2_to_base64(image):
    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
if __name__ == '__main__':
    # 获取图片的base64编码格式 (记得修改你自己的图片存放路径)
    img1 = cv2_to_base64(cv2.imread("./static/Aaron_Peirsol_0001.jpg"))
    img2 = cv2_to_base64(cv2.imread("./static/Aaron_Peirsol_0002.jpg"))
    data = {'images': [img1, img2]}
    # 指定content-type
    headers = {"Content-type": "application/json"}
    # 发送HTTP请求
    url = "http://127.0.0.1:8866/predict/pyramidbox_lite_mobile"
    r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    # 打印预测结果
    print(r.json())

🍭 2. 使用Flask构建app

2.1 目录结构

- templates
	- index.html
- app.py
- forms.py
- utils.py

其中utils.py封装了一些简单的函数。

2.2 forms.py

下面定义了一个表单，它只有一个字段face_img，用于上传待检测的人脸图片。validatiors中描述了很多message，在上传的表单不满足约束时，可在html模板中通过{{ form.face_img.erros }}获取相关的message信息。

from flask_wtf import FlaskForm
from flask_wtf.file import FileAllowed, FileRequired, FileSize, FileField
class ImageForm(FlaskForm):
    face_img = FileField("face_img", 
        validators=[
            FileRequired(message="不能为空"),
            FileAllowed(['jpg', 'png'], message="仅支持jpg/png格式"),
            FileSize(max_size=2048000, message="图片不能大于2Mb")
        ],
        description="图片不能大于2Mb，仅支持jpg/png格式"
    )

2.3 utils.py

封装了三个简单的函数，但在app.py中只使用了cv2_to_base64()。

import base64
import numpy as np
import cv2
def base64_to_cv2(img: str):
    # base64 -> 二进制 -> ndarray -> cv2
    # 解码为二进制数据
    img_codes = base64.b64decode(img)
    img_np = np.frombuffer(img_codes, np.uint8)
    img_cv2 = cv2.imdecode(img_np, cv2.IMREAD_COLOR)
    return img_cv2
def cv2_to_base64(image):
    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]
    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')
# 显示cv2格式的图像 --> 开发过程中测试图像是否正常时使用
def cv2_show(img_cv2):
    cv2.imshow('img', img_cv2)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

2.4 app.py

注：如果以后数据在转换的过程中究竟变成了什么格式，那就把它们打印出来看看叭！例如print(data, type(data))。

主要的逻辑就在这里了，图像主要经历了三种类型的格式：

• 文件对象：从前端表单返回的图像文件的格式。
• cv2：opencv的图像格式，是一个numpy的ndarray数组。
• str：base64编码格式的字符串；是作为模型输入，和在前端显示图像的格式。

数据格式的变化流程大致如下图：

# 注：在推理前将图像缩放到指定的尺寸，即能提升速度，有时也能提升精度（实测像素太高时识别效果也不好）
from flask import Flask, render_template, request
import requests
from forms import ImageForm
import cv2
import numpy as np
import json
import time
from utils import cv2_to_base64
app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = 'your_secret_key_here'
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def predict():
    form = ImageForm()
    if form.validate_on_submit():
        # 1. 从前端表单获取图像文件
        file = form.face_img.data  # <class 'werkzeug.datastructures.FileStorage'>
        file_content = file.read()  # <class 'bytes'>
        # 2. 图像文件转cv2, 并缩放到指定尺寸 --> 尺寸太大或太小，识别精度都会变差
        img_cv2 = np.asarray(bytearray(file_content), dtype=np.uint8)  # (len,)
        img_cv2 = cv2.imdecode(img_cv2, cv2.IMREAD_COLOR)  # (w, h, c)
        img_cv2 = cv2.resize(img_cv2, (250, 250), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
        # 3. cv2转str(base64)
        img_base64 = cv2_to_base64(img_cv2)
        # 4. str(base64)输入模型 --> json --> 人脸框坐标
        data = {'images': [img_base64]}
        headers = {"Content-type": "application/json"}
        url = "http://127.0.0.1:8866/predict/pyramidbox_lite_mobile"
        start_time = time.time()
        r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
        use_time = time.time() - start_time
        rectangle = r.json()['results'][0]['data'][0]  # 一张图片 --> dict{confidence, left, top, right, bottom}
        # 5. cv2，json --> 画矩形 --> cv2
        cv2.rectangle(
            img_cv2, 
            (rectangle['left'], rectangle['top']),
            (rectangle['right'], rectangle['bottom']),
            (255, 0, 0),  # 蓝色
            thickness=2)
        # 6. cv2转str(base64)
        img_base64 = cv2_to_base64(img_cv2)
        # 7. str(base64) 返回到前端
        return render_template(
            'index.html', form=form, img_base64=img_base64, 
            confidence=rectangle['confidence'], use_time=use_time)
    return render_template('index.html', form=form)
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)

2.5 index.html

视图模板，也是十分简陋。

<h1>试试人脸检测</h1>
<!-- 1. 上传图像的表单 -->
<form action="" method="post" class="mt-4" enctype="multipart/form-data">
    <!-- csrf这一句好像可以没啥用 -->
    {{ form.csrf_token }}
    {{ form.face_img() }}
    <input type="submit" value="Submit">
</form>
<!-- 2. 显示检测结果 -->
{% if img_base64 %}
    <img src="data:image/jpeg;base64, {{ img_base64 }}" width="250" height="250">
    <p>置信度: {{ confidence }}</p>
    <p>推理耗时(秒): {{ use_time }}</p>
{% endif %}
<!-- 3. 显示错误信息 -->
{% if form.face_img.errors %}
    <div class="alert alert-danger">
        {% for error in form.face_img.errors %}
            {{ error }}
        {% endfor %}
    </div>
{% endif %}

🥝 Bug(s)

1、后端接收不到上传的图片

使用表单的模板代码如下：

<form action="" method="post" class="mt-4">
    <!-- csrf这一句好像可以删掉 -->
    {{ form.csrf_token }}
    {{ form.face_img() }}
    <input type="submit" value="Submit">
</form>

解决：在 Flask 中处理文件上传时，需要<form>中添加 enctype="multipart/form-data" 属性，这样浏览器才能正确识别上传的文件数据。

2、数据格式转换晕头转向

在app.py中，我最初对于图像格式的转换十分懵圈，想整理下思路，结果却如下图，还是很乱。经过多次重构，才变成了 2.5 app.py 那里显示的图。

重构还是挺有用的！有时代码经过重构也会变得清晰。

原文链接：https://cfeng.blog.csdn.net/article/details/129636071

完