使用Keras和Flask在Web上部署图像识别应用

图像识别技术在当今的信息时代发挥着重要作用，它可以应用于各种领域，如人脸识别、物体检测和图像分类等。本文将介绍如何使用OpenCV-Python、Keras和Flask等工具，在Web端部署一个简单的图像识别应用。

环境设置

在开始之前，我们需要确保已经正确地安装了所需的库。首先，我们需要安装OpenCV-Python、Keras和Flask。可以使用以下命令来安装它们：

pip install opencv-python
pip install keras
pip install flask

此外，我们还需要下载一个预训练的图像识别模型。在本文中，我们将使用VGG16模型作为示例。可以通过以下代码来下载并加载该模型：

from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16(weights