【后端过程记录】用flask搭建服务器作后端接收数据将base64字符串码解码为可读取文件载入训练好的模型进行预测

最新推荐文章于 2024-10-25 15:34:19 发布

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#python #pytorch

本文介绍如何使用前端Canvas API实现图片上传功能，并通过Flask框架在后端接收及处理这些图片，包括图片的解码、存储以及利用PyTorch进行图像识别。

因为项目的原因了解到有一个python的flask框架，查了一下：
关于前端图片上传的canvas:
如下元素

<canvas id="canvas" width="5" height="5"></canvas>

可以用这样的方式获取一个 data-URL

var canvas = document.getElementById("canvas");
var dataURL = canvas.toDataURL();
console.log(dataURL);

// “data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAUAAAAFCAYAAACNby
// blAAAADElEQVQImWNgoBMAAABpAAFEI8ARAAAAAElFTkSuQmCC”
设置jpegs图片的质量

var fullQuality = canvas.toDataURL("image/jpeg", 1.0);
// data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQ...9oADAMBAAIRAxEAPwD/AD/6AP/Z"
var mediumQuality = canvas.toDataURL("image/jpeg", 0.5);
var lowQuality = canvas.toDataURL("image/jpeg", 0.1);

getContext() 方法返回一个用于在画布上绘图的环境。

语法
Canvas.getContext(contextID)
参数
参数 contextID 指定了您想要在画布上绘制的类型。当前唯一的合法值是 “2d”，它指定了二维绘图，并且导致这个方法返回一个环境对象，该对象导出一个二维绘图 API。

提示：在未来，如果 < canvas> 标签扩展到支持 3D 绘图，getContext() 方法可能允许传递一个 “3d” 字符串参数。

返回值
一个 CanvasRenderingContext2D 对象，使用它可以绘制到 Canvas 元素中。
后端：
首先pip install Flask
然后新建文件:

from flask import Flask,make_response, jsonify

from multiprocessing import Process

# 配置全局app
app = Flask(__name__)
# 导入index中定义的所有函数
#from autotrade.server.index import *

def run_index():
    # 启动web服务器，使用多线程方式，接收所有http请求
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, threaded=True)

def make_new_response(data):
    res = make_response(jsonify({
   
   'code': 0, 'data': data}))
    res.headers['Access-Control-Allow-Origin'] = '*'
    res.headers['Access-Control-Allow-Method'] = '*'
    res.headers['Access-Control-Allow-Headers'] = '*'

    return res

@app.route('/')
def hello_world():
    return {
   
   'hello': 'world!'}

@app.route("/test")
def test():
    res = "{'no':'dddd'}"
    return make_new_response(res)


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

在这里插入图片描述
打开浏览器：

向flask后端发请求接收图片：（点击按钮触发事件)
flask:

from flask import Flask,make_response, jsonify
from flask_cors import CORS
import socket
import threading
import json
import os
from io import BytesIO