本文介绍如何利用OpenCV-Python、Keras和Flask搭建Web上的图像识别应用。首先确保安装相关库，然后下载预训练的VGG16模型。通过Flask创建应用，设置路由处理图像上传和识别，最后启动应用并在本地测试。这是一个基于预训练模型进行图像识别的基础示例，可作为进一步扩展和改进的起点。
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='imagenet'
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