example`目录结构如下
.
├── README.md
├── log
├── run_server.py
├── src
│ ├── __init__.py
│ ├── server.py
└── tmp
log可以用来存放日志文件
tmp用来存放下载到本地的图片，按日期生成文件夹，需要写脚本定期清理。
src是程序文件，主函数在server.py中，配置写在__init__.py中。
run_server.py是程序启动文件。
接受一个图片请求，调用模型，输出一个json结果。
- 先解析http请求，分析是文件格式的图片，还是url格式的图片。
- 把文件保存在临时存放位置，生成图片id
- 调用模型预测本地图片
- 将结果封装成json串返回
@app.route("/face_feature/v0.1/detect.json", methods=["POST"])
def detect():
""" 识别图片中的人脸
接受一个post请求，传入image_file或者image_url, 返回json形式的查询结果
curl -X POST -F "[email protected]" -F "image_url=http://wx2.sinaimg.cn/large/a716fd45ly1fe1enwnazzj21kw1637wh.jpg" "http://localhost:5000/face_feature/v0.1/detect.json"
"""
## 解析请求
image_file, image_url, image_type = parse_image_request(request)
if not image_file and not image_url:
abort(400, "NO FILE SUMBMITTED")
## 获取查询id，图片临时存放位置等
request_id, input_image_id, output_image_id, input_image_file, output_image_file = genereate_image_id_path()
## 原始图片的地址，如果是上传的图片，则地址是本地，否则是保存到本地
buffer_input_status = save_image_to_local(image_file, image_url, image_type, input_image_file)
## 获取人脸识别结果
logging.info("START DETECT FACES FOR %s", input_image_id)
# TODO: 在这里写模型预测，输入是本地缓存的文件，输出是json串
results = {"result": ""} # model.predict_image_file(input_image_file)
if not results:
abort(500, "INTERNAL ERROR: %s" % (image_file.filename or image_url))
logging.info("END DETECT %d FACES FOR %s", len(results), input_image_id)
return jsonify(results)返回本地图片。输入一个图片id，从缓存路径下把图片输出出去。
@app.route("/face_feature/v0.1/get_image/<string:image_id>", methods=["GET"])
def get_image(image_id):
filename = image_id + ".jpg"
date = filename.split("-", 1)[0]
if not date.isdigit():
abort(404, "IMAGE NOT FOUND %s" % filename)
image_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, date, filename)
try:
return send_file(image_path)
except:
abort(404, "IMAGE NOT FOUND %s" % filename)修改run_server.py中的host和port，默认是host=0.0.0.0, port=7777。
在example目录下运行
$ python run_server.py即可看到程序运行，输出日志。
$ curl -X GET "http://localhost:7777/face_feature/v0.1/"
{
"message": "Hello World!"
}$ curl -X POST -F "image_url=http://wx2.sinaimg.cn/large/a716fd45ly1fe1enwnazzj21kw1637wh.jpg" "http://localhost:7777/face_feature/v0.1/detect.json"
{
"image_id": "20170504-4f7fab0c53a84d2abf0f1714af6172e6"
}会看到在tmp目录下生成了一个日期命名的文件夹20170504，里面缓存了这张图片20170504-4f7fab0c53a84d2abf0f1714af6172e6.jpg。