基于flask+opencv+sklearn+tensorflow的人脸识别系统（二）

本文是"基于flask+opencv+sklearn+tensorflow人脸识别系统"的续篇，主要说明在线进行人脸识别，主要分为超级链接人脸识别、图片上抟人脸识别、网页摄像人脸识别等内容。

一 、超级链接人脸识别

首先在项目的template目录下新建首页index.html,并在网页body标签内使用以下代码：

<div align="center">
    <h2>在线人脸识别</h2>
    <a href="/she/">打开摄像头识别</a>
    <p style='color:red'>请按键盘上的p键停止摄像头识别</p>
</div>

效果如下所示：

其次在项目下新建main.py文件,主要使用Flask框架完成首页和“/she/”两个web访问路由，并在“/she/”访问路由下完成人脸识别，代码如下所示：

from flask import Flask,render_template
from cameraDemo import Camera_reader

app=Flask(__name__)

@app.route('/',methods=['POST','GET'])
def init():  
    return render_template('index.html',title='Home')
     
@app.route('/she/')
def she():
    camera=Camera_reader()
    camera.build_camera()
    return render_template('index.html',title='Home')

if __name__ =='__main__':
    app.run(debug=True)

注意：人脸识别窗口关闭需要按键盘上的P键。

二 、图像上传人脸识别

首先在首页index.html中的body标签中构建一个文件上传表单，新增主要代码如下：

<form action="/"  method="post"  enctype="multipart/form-data">
    上传文件<input type="file" name="photo" >
            <input type="submit" value="提交">
            <input type="reset" value="重置">
</form>

效果如下：

其次，在main.py增加接收上传文件代码，并将结果通过show.html网页将上传图片和结果展现出来，新增主要代码如下::