【LattePanda Mu 开发套件】AI 图像识别网页服务器。

LattePanda Mu 开发套件构建AI图像识别网页服务器

LattePanda Mu是一款基于x86架构的单板计算机，搭载Intel处理器，适合边缘计算和AI应用开发。结合Python、Flask和OpenCV，可以快速搭建一个本地化的AI图像识别网页服务器。

硬件准备与系统配置

LattePanda Mu开发板需安装Windows 10或Ubuntu系统。推荐使用Python 3.8+环境，安装以下依赖库：

pip install flask opencv-python tensorflow keras pillow

开发板需连接摄像头模块（如USB摄像头或Raspberry Pi Camera）。若使用树莓派摄像头，需通过CSI接口连接并启用相关驱动。

图像识别模型部署

使用预训练的MobileNetV2模型进行图像分类，通过Keras加载：

from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2, preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

model = MobileNetV2(weights='imagenet')

def predict_image(img):
    img = img.resize((224, 224))
    x = np.array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    preds = model.predict(x)
    return decode_predictions(preds, top=3)[0]

对于自定义模型训练，可采用TensorFlow Lite转换模型以适应边缘设备：

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

Flask网页服务器开发

创建Flask应用处理图像上传和实时摄像头识别：

from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import cv2

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return
### LattePanda Mu 开发套件构建AI图像识别网页服务器

LattePanda Mu是一款基于x86架构的单板计算机，搭载Intel处理器，适合边缘计算和AI应用开发。结合Python、Flask和OpenCV，可以快速搭建一个本地化的AI图像识别网页服务器。

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### 硬件准备与系统配置

LattePanda Mu开发板需安装Windows 10或Ubuntu系统。推荐使用Python 3.8+环境，安装以下依赖库：
```bash
pip install flask opencv-python tensorflow keras pillow