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OpenCV-Python实战（20）——OpenCV计算机视觉项目在Web端的部署

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0. 前言

将OpenCV计算机视觉项目部署在Web端一个有趣的话题，部署在Web端的优势之一是不需要安装任何应用，只需要访问地址就可以访问应用，有很多Python Web框架可用于部署应用程序，这些框架可以使我们专注于应用程序的核心逻辑，而不必处理低级细节(例如，协议、套接字或进程和线程管理等)。在本文中，将使用Flask框架，以构建计算机视觉Web应用程序。

1. Python Web 框架简介

使用Python Web框架可以使我们专注于应用程序的核心逻辑，而不必处理低级细节)例如，协议、套接字或进程以及线程管理等)，这些框架可以分为全栈和非全栈框架：

  • Django
    是一个免费的、开源的全栈框架，Django使创建Web应用程序变得非常容易，并且比其他框架需要更少的时间，并专注于尽可能实现自动化。
  • Flask
    是非全栈框架，Flask 具有以下依赖项：
  • Werkzeug WSGI 工具包
    ：WSGI实用程序库
  • Jinja2
    : 模板引擎

Django和Flask均可用于部署开发计算机视觉和深度学习应用程序，但Flask的学习曲线更平滑，且Flask专注于极简主义。例如，Flask的Hello World应用程序只有几行代码。因此建议将Flask用于较小且不太复杂的应用程序，而 Django 通常用于较大且较复杂的应用程序。在本文中，将使用Flask来构建计算机视觉Web应用程序。

2. Flask 安装与使用

2.1 Flask 安装

为了使用Flask构建计算机视觉Web应用程序，首先进行安装：

$ pip install flask

2.2 Flask 框架 Hello World 使用示例

不可避免的，作为约定俗成的规矩，首先编写Hello World应用程序来了解Flask框架：

# hello.py
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello world!'

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

导入所需的包后，首先创建Flask类的实例，作为 Web 服务器网关接口 (Web Server Gateway Interface,WSGI) 应用程序。route()装饰器用于指示对应URL应该触发的函数，换句话说在Flask中，使用route()装饰器将函数绑定到指定URL。
使用以下命令启动执行Hello World应用程序：

$ python hello.py

启动执行后，可以在控制台中看到以下消息，表明 Web 服务器已启动：

 * Serving Flask app "hello" (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

此时，在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000/，将对服务器发送GET请求，该请求将返回相应的消息：

Flask 使用示例

2.2 扩展 Hello World 应用程序以在网络中其他计算机访问

上一示例中，只能从本机访问我们构建的服务器，而不能从网络中的其他计算机访问。为了使服务器公开可用，运行服务器应用程序时应添加参数host=0.0.0.0：

# hello_ex.py
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello world!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0')

这样就可以从连接到网络的其他设备进行请求了，如下图所示，同一网络下的移动设备也可以访问我们的服务器：

扩展 Hello World 应用程序以在网络中其他计算机访问

2.2 扩展 Hello World 应用程序以绑定其它 URL

可以使用route()装饰器将函数绑定到URL，接下来，我们就扩展Hello World应用程序以绑定其它URL：

# hello_ex_route.py
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello world!'

@app.route('/user')
def hello_user():
    return 'Hello user!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0')

在下图中，我们可以看到移动端请求同一网络下服务器 URLhttp://10.140.12.255:5000/user并返回结果Hello user!信息：

扩展 Hello World 应用程序以绑定其它 URL
我们已经介绍了使用Flask创建应用程序时的基本概念，接下来，我们就来探究如何使用OpenCV和Flask创建Web计算机视觉应用程序。

3. 使用 OpenCV 和 Flask 构建 Web 计算机视觉应用程序

接下来，我们将使用OpenCV和Flask创建Web计算机视觉应用程序。我们使用OpenCV和Flask的构建简单的计算机视觉中的Hello world应用程序。

3.1 Web 计算机视觉应用示例——图像卡通化

编写程序opencv_flask_hello_world.py介绍结合OpenCV执行基本的Web计算机视觉应用程序：

# opencv_flask_hello_world.py
import cv2
import numpy as np
from flask import Flask, request, make_response
import urllib.request

app = Flask(__name__)

@app.route('/cartoon', methods=['GET'])
def cartoon_processing():
    # 读取图像
    with urllib.request.urlopen(request.args.get('url')) as url:
        image_array = np.asarray(bytearray(url.read()), dtype=np.uint8)
    
    # 将图像转换为 OpenCV 格式
    img_opencv = cv2.imdecode(image_array, -1)

    # 图像卡通化
    sketch_gray, sketch_color = cv2.pencilSketch(img_opencv, sigma_s=20, sigma_r=0.1, shade_factor=0.1)
    stylizated_image = cv2.stylization(img_opencv, sigma_s=60, sigma_r=0.07)

    # 压缩图像并将其存储在内存缓冲区中
    retval, buffer = cv2.imencode('.jpg', stylizated_image)

    # 构建页面响应
    response = make_response(buffer.tobytes())
    response.headers['Content-Type'] = 'image/jpeg'

    return response

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0')

接下来，我们通过分解上述步骤来详细解释：

  1. 第一步是导入需要的包，上例中使用了route()装饰器将cartoon_processing()函数绑定到/cartoon URL；此外，还需要url参数才能正确执行GET请求，为了获取这个参数，需要使用request.args.get()函数，最后还需要使用make_response()函数构造响应信息；
  2. 然后需要读取传递到此URL的图像，将其转换为数组：
    with urllib.request.urlopen(request.args.get('url')) as url:
        image_array = np.asarray(bytearray(url.read()), dtype=np.uint8)
  1. 接下来将图像转换为OpenCV格式，并进行卡通化处理(关于图像卡通化更详细的介绍可以参考
    《OpenCV实现图像卡通化》
    ):
    # 将图像转换为 OpenCV 格式
    img_opencv = cv2.imdecode(image_array, -1)
    # 图像卡通化
    sketch_gray, sketch_color = cv2.pencilSketch(img_opencv, sigma_s=20, sigma_r=0.1, shade_factor=0.1)
    stylizated_image = cv2.stylization(img_opencv, sigma_s=60, sigma_r=0.07)
  1. 然后将图像压缩并存储在内存缓冲区中：
    # 压缩图像并将其存储在内存缓冲区中
    retval, buffer = cv2.imencode('.jpg', stylizated_image)
  1. 最后一步是构建响应并将响应返回给客户端：
    # 构建页面响应
    response = make_response(buffer.tobytes())
    response.headers['Content-Type'] = 'image/jpeg'

    return response

接下来运行这个脚本：

$ python opencv_flask_hello_world.py

服务器运行后，我们就可以从客户端执行GET请求，我们将获得处理后的图像，如下图所示：

Web 计算机视觉应用示例
如上图所示，我们调用了以下GET请求：

# 这里的 10.140.12.255 是我的局域网 ip，需要根据自己的 ip 修改
http://10.140.12.255:5000/cartoon?url=https://imgs.mmkk.me/wmnv/img/20190625070725-5d11c82dd1cfd.jpg

其中，参数url的值https://imgs.mmkk.me/wmnv/img/20190625070725-5d11c82dd1cfd.jpg是我们想要Web计算视觉应用程序处理的图像，因此可以通过修改url参数值来处理不同图像：

Web 计算机视觉应用示例

3.2 Web 计算机视觉应用示例——增强现实

接下来，我们结合增强现实的知识来构建另一个计算机视觉应用示例：

import cv2
import numpy as np
from flask import Flask, request, make_response
import urllib.request

app = Flask(__name__)

@app.route('/ar', methods=['GET'])
def ar_processing():
    # 加载级联检测器
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
    eyepair_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_mcs_eyepair_big.xml")

    img_glasses = cv2.imread('glasses.png', -1)
    img_glasses_mask = img_glasses[:, :, 3]
    img_glasses = img_glasses[:, :, 0:3]
    with urllib.request.urlopen(request.args.get('url')) as url:
        image_array = np.asarray(bytearray(url.read()), dtype=np.uint8)
    
    # 将图像转换为 OpenCV 格式
    img_opencv = cv2.imdecode(image_array, -1)

    # 将其转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img_opencv, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
        roi_color = img_opencv[y:y + h, x:x + w]

        # 在检测到的人脸中检测眼睛
        eyepairs = eyepair_cascade.detectMultiScale(roi_gray)

        for (ex, ey, ew, eh) in eyepairs:
            # 计算“眼睛”挂件放置的坐标
            x1 = int(ex - ew / 10)
            x2 = int((ex + ew) + ew / 10)
            y1 = int(ey)
            y2 = int(ey + eh + eh / 2)

            if x1 < 0 or x2 < 0 or x2 > w or y2 > h:
                continue

            # 计算“眼睛”挂件放置区域大小
            img_glasses_res_width = int(x2 - x1)
            img_glasses_res_height = int(y2 - y1)

            mask = cv2.resize(img_glasses_mask, (img_glasses_res_width, img_glasses_res_height))
            mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)
            img = cv2.resize(img_glasses, (img_glasses_res_width, img_glasses_res_height))

            roi = roi_color[y1:y2, x1:x2]
            roi_bakground = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
            roi_foreground = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

            res = cv2.add(roi_bakground, roi_foreground)
            roi_color[y1:y2, x1:x2] = res

            break

    # 压缩图像并将其存储在内存缓冲区中
    retval, buffer = cv2.imencode('.jpg', img_opencv)

    # 构建响应信息
    response = make_response(buffer.tobytes())
    response.headers['Content-Type'] = 'image/jpeg'
    return response

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0')

接下来运行这个脚本：

$ python opencv_flask_hello_world_2.py

服务器运行后，我们就可以从客户端执行GET请求，我们将获得处理后的图像，如下图所示：

Web 计算机视觉应用示例——增强现实
如上图所示，我们调用了以下GET请求：

# 这里的 10.140.12.255 是我的局域网 ip，需要根据自己的 ip 修改
http://10.140.12.255:5000/ar?url=https://imgs.mmkk.me/wmnv/img/20190625073459-5d11cea35c407.png

我们也可以通过简单修改上述脚本，应用此前学习的其他图像处理技术，构建更多有趣实用的OpenCV网络计算视觉应用程序。

概括

本文中，我们了解了如何使用Python Web框架创建Web应用程序，更具体地说，我们使用OpenCV和Flask开发了多个Web计算机视觉应用程序，我们还看到了如何执行来自浏览器的请求，以及使用OpenCV和 Flask 创建Web API。

系列链接

OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
OpenCV-Python实战（2）——图像与视频文件的处理
OpenCV-Python实战（3）——OpenCV中绘制图形与文本
OpenCV-Python实战（4）——OpenCV常见图像处理技术
OpenCV-Python实战（5）——OpenCV图像运算
OpenCV-Python实战（6）——OpenCV中的色彩空间和色彩映射
OpenCV-Python实战（7）——直方图详解
OpenCV-Python实战（8）——直方图均衡化
OpenCV-Python实战（9）——OpenCV用于图像分割的阈值技术
OpenCV-Python实战（10）——OpenCV轮廓检测
OpenCV-Python实战（11）——OpenCV轮廓检测相关应用
OpenCV-Python实战（12）——一文详解AR增强现实
OpenCV-Python实战（13）——OpenCV与机器学习的碰撞
OpenCV-Python实战（14）——人脸检测详解
OpenCV-Python实战（15）——面部特征点检测详解
OpenCV-Python实战（16）——人脸追踪详解
OpenCV-Python实战（17）——人脸识别详解
OpenCV-Python实战（18）——深度学习简介与入门示例
OpenCV-Python实战（19）——OpenCV与深度学习的碰撞

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