OpenCV-Python实战(21)——OpenCV人脸检测项目在Web端的部署

本文介绍了如何使用Python的Flask框架部署一个OpenCV人脸检测项目到Web端。通过处理GET和POST请求,实现了从本地或网络图片中进行人脸检测。文章详细阐述了请求解析、构建响应、在客户端和服务器端绘制检测框的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

0. 前言

OpenCV 计算机视觉项目部署在 Web 端一个有趣的话题,部署在 Web 端的优势之一是不需要安装任何应用,只需要访问地址就可以访问应用。在本文中,我们使用 Python Web 框架创建并部署一个完整的 Web 人脸检测应用程序,在项目中我们将学习到如何处理来自浏览器的不同请求方式(例如 GETPOST 等),以及如何实战使用 OpenCVFlask 创建 Web 人脸检测 API

1. OpenCV 人脸检测项目在 Web 端的部署

本节中将使用 Python Web 框架创建并部署一个完整的 Web 人脸检测应用程序,此程序不仅可以处理本地图片(利用 request.files['image']),同时也可以用于处理来自网络中的图片(利用 request.args.get('url'))。

1.1 解析请求并构建响应

在此实战中,我们将看到如何使用

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