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flask搭建微服务器并训练CNN水果识别模型应用于网页

article 2024/11/12 20:14:35

一. 搭建flask环境

概念

flask:一个轻量级 Web 应用框架，被设计为简单、灵活，能够快速启动一个 Web 项目。
CNN:深度学习模型，用于处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像（2D网格）和视频（3D网格）。
PyTorch:开源的机器学习库，应用于如计算机视觉和自然语言处理等领域的深度学习。

flask环境搭建操作步骤：

pycharm终端创建新的虚拟环境：python -m venv virtualName 。
激活虚拟环境。
在虚拟环境中安装flask。
运行第一个前端网页。

流程图例
1.	2.
3.	4.

步骤4代码：

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return "<h1>hello world!</h1>"

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

二. 训练水果模型

水果识别CNN训练操作步骤：

准备数据集(kaggle官网可下载)。
安装pyrorch。
使用pytorch的nn模型定义参数。
训练模型。
得到训练好的pth模型。

流程图例
1.	2.
5.

步骤3代码：

import torch
from torch import nn

# 水果分类模型参数配置

class NumberNet(nn.Module):
    def __init__(self, device, classes=10):
        super().__init__()
        if device is None:
            device = torch.device("cpu")
            if torch.cuda.is_available():
                device = torch.device("cuda:0")
        self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, 3),  # 100x100 -> 98x98
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),  # 98x98 -> 49x49
            nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1),  # 49x49 -> 49x49
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),  # 49x49 -> 24x24
            nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1),  # 24x24 -> 24x24
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),  # 24x24 -> 12x12
            nn.Flatten(),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(64 * 12 * 12, 1024),  # 调整线性层的输入特征数量
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(1024, classes),
            nn.LogSoftmax(dim=-1)
        )

    def forward(self, X):
        return self.cnn(X)

步骤4代码：

import torch
from torch import nn
from NumberNet import NumberNet
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import random_split



# 水果分类训练
# 数据集配置
# 假设 NumberNet 模型期望的输入是 3 通道彩色图像
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 这将把 PIL 图像或 NumPy 数组转换为张量，并且范围从 [0, 255] 标准化到 [0.0, 1.0]
    # transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 可选：标准化
])

# 加载项目目录下的水果文件夹
img_dataset = ImageFolder("../fruits", transform=transform)
len_dataset = len(img_dataset)
train_size = int(len_dataset * 0.8)
valid_size = len_dataset - train_size
train_dataset, valid_dataset = random_split(img_dataset, [train_size, valid_size])

# 数据加载器
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=1000, shuffle=True)
valid_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(valid_dataset, batch_size=1000)
# batch_total 应该是 dataloader 的总批次数量，这里计算方式不正确
batch_total = len(train_dataloader)  # 应该直接使用 len(dataloader)

# 使用conda或者cpu开始训练
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
epochs = 10
model = NumberNet(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
adam = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(epochs):
    losses = []
    for batch_num, (images, labels) in enumerate(train_dataloader, start=1):  # 使用 enumerate 来获取批次编号
        adam.zero_grad()
        predict = model(images.to(device))
        loss = criterion(predict, labels.to(device))
        print(f"batch size: {batch_num} / {batch_total} -- loss: {loss.item():.4f} ")
        losses.append(loss.item())
        loss.backward()
        adam.step()
    acc_list = []
    with torch.no_grad():
        for images, labels in valid_dataloader:
            predict = model(images.to(device))
            result = torch.argmax(predict, dim=-1)
            acc = (result == labels.to(device)).float().mean()  # 使用 torch 的函数来计算准确率
            acc_list.append(acc.item())

    total_acc = sum(acc_list) / len(acc_list)
    total_loss = sum(losses) / batch_total
    print(f"epoch: {epoch + 1} / {epochs} -- loss: {total_loss:.4f} -- acc: {total_acc:.4f} ")

# 保存模型参数，而不是整个模型
torch.save(model, "../readyModel/model.pth")

三. 将训练好的模型嵌入flask后端

实现水果识别web操作步骤：

在虚拟化环境下创建.py后端启动文件，并且创建模型实例，同时将训练好的.pth文件放入代码对应的文件路径。
创建index.html文件，作为后续前端文件。
在前端代码和后端代码使用Jason进行路由。
启动项目，实现功能。

步骤1代码：

from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import time
import torch
import cv2
import numpy as np
from FruitNet import FruitNet  # 确保FruitNet定义是正确的

app = Flask(__name__)

# 定义设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 创建模型实例
model = FruitNet(device=device, classes=5)  # 确保类别数与训练时一致
model.to(device)

# 加载训练好的权重
model.load_state_dict(torch.load("static/fruit_model.pth"))  # 确保权重文件名为fruit_model.pth
model.eval()  # 设置模型为评估模式


def predict_image(image_data):
    # 通过cv2加载图片数据
    img = cv2.imdecode(np.frombuffer(image_data, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

    # 将图像从BGR转换为RGB格式（因为OpenCV默认加载的是BGR格式）
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 调整图片大小到100x100（与训练时的输入大小一致）
    img = cv2.resize(img, (100, 100))

    # 在第一个位置增加一个维度，形成batch大小为1
    img = np.expand_dims(img, 0)

    # 将numpy对象转化为pytorch的tensor对象
    img = torch.from_numpy(img)

    # 调整图像通道顺序
    img = torch.permute(img, [0, 3, 1, 2])  # 转换为 (batch_size, channels, height, width)

    # 测试最终的结果
    with torch.no_grad():  # 关闭梯度计算
        img = img.to(device).float()  # 确保输入是float类型，并发送到指定设备
        predict = model(img)
        predicted_class = torch.argmax(predict, dim=-1).item()

    # 定义水果类别标签
    fruit_classes = ["Apple Golden 1", "Banana", "Pear Red", "Tomato Heart", "Watermelon"]  # 根据你的数据集定义类别标签

    # 输出预测的水果种类
    predicted_fruit = fruit_classes[predicted_class]
    return predicted_fruit

步骤2代码：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>水果识别</title>
    <link rel="stylesheet" href="./static/css/index.css">
    <script src="./static/js/jquery-3.7.1.min.js"></script>
</head>
<body>
<div class="main">
    <div>
        <!-- 显示上传的图片 -->
        <div class="upload-img">
            <img id="upload-img" src="" alt="请上传图片"/>
        </div>

        <!-- 表单用于上传图片 -->
        <form   id="upload-btn" action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
            <input style="margin-left: 120px" type="file" name="the_file" id="selectImg"> <br/>
            <input type="submit" value="识别该水果">
        </form>
    </div>

    <!-- 显示识别结果 -->
    <div class="result">
        <h2 id="result-show"></h2>
    </div>
</div>

<script>
    // 将文件转为 Base64 用于图片预览
    function convertToBase64(file, callback) {
        const reader = new FileReader();
        reader.onload = function(e) {
            callback(e.target.result);
        };
        reader.readAsDataURL(file);
    }

    $(function(){
        // 处理图片选择后的显示
        $("#selectImg").change(function(ev){
            const file = $(this)[0].files[0];
            if (file) {
                convertToBase64(file, function(base64Img){
                    $("#upload-img").attr("src", base64Img);  // 更新图片预览
                });
            }
        });

        // 处理表单提交
        $('#upload-btn').submit(function(ev){
            ev.preventDefault();  // 阻止默认表单提交

            var formData = new FormData(this);  // 获取表单数据
            $.ajax({
                url: '/upload',  // 请求的后端地址
                type: 'POST',
                data: formData,
                contentType: false,
                processData: false,
                success: function(response){
                    console.log('文件上传成功');
                    console.log(response);

                    // 更新识别结果
                    $('#result-show').text('识别结果：' + response.result);  // 显示识别结果
                },
                error: function(error){
                    console.error('文件上传失败');
                    console.error(error);
                }
            });
        });
    });
</script>
</body>
</html>

步骤3代码：

<script>
    // 将文件转为 Base64 用于图片预览
    function convertToBase64(file, callback) {
        const reader = new FileReader();
        reader.onload = function(e) {
            callback(e.target.result);
        };
        reader.readAsDataURL(file);
    }

    $(function(){
        // 处理图片选择后的显示
        $("#selectImg").change(function(ev){
            const file = $(this)[0].files[0];
            if (file) {
                convertToBase64(file, function(base64Img){
                    $("#upload-img").attr("src", base64Img);  // 更新图片预览
                });
            }
        });

        // 处理表单提交
        $('#upload-btn').submit(function(ev){
            ev.preventDefault();  // 阻止默认表单提交

            var formData = new FormData(this);  // 获取表单数据
            $.ajax({
                url: '/upload',  // 请求的后端地址
                type: 'POST',
                data: formData,
                contentType: false,
                processData: false,
                success: function(response){
                    console.log('文件上传成功');
                    console.log(response);

                    // 更新识别结果
                    $('#result-show').text('识别结果：' + response.result);  // 显示识别结果
                },
                error: function(error){
                    console.error('文件上传失败');
                    console.error(error);
                }
            });
        });
    });
</script>

@app.route("/")
def home():
    return render_template("index.html")


@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_file():
    if request.method == 'POST':
        f = request.files['the_file']
        # 保存图片到静态目录
        timestamp = time.strftime("%Y%m%d%H%M%S")
        file_path = f'./static/uploads/{timestamp}.png'
        f.save(file_path)

        # 读取保存后的图片数据并预测
        with open(file_path, 'rb') as image_file:
            image_data = image_file.read()

        predicted_fruit = predict_image(image_data)

        # 返回JSON数据
        return jsonify({
            'file_id': timestamp,
            'result': predicted_fruit,
            'img_path': f'/static/uploads/{timestamp}.png'
        })