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（三）Flask高级（与facenet_pytorch人脸识别相结合）
一、安装依赖
在这里我使用的编译器是Pycharm。首先，我们需要安装实验所需的依赖Flask、Werkzeug和opencv-python。打开Pycharm，点击左上角File，选择Settings。
在左侧的选项栏中点击“Project:XXX”，并选择“Project Interpreter”，之后点击右侧的“+”号。
在出现的界面搜索框中分别输入Flask、Werkzeug和opencv-python，选择好依赖后，点击左下侧的“Install Package”，稍等片刻下部会显示绿色的“Package 'XXX' installed successfully”，证明安装成功。
在安装opencv-python时，如果进度一直卡在“Building wheel for opencv-python (PEP：517）……”上，可以尝试安装较低版本的依赖，即点击上图右下角的“Specify version”，选择较低的版本号，如我这里选择了opencv-python3.4.9.31。
二、代码
（一）Flask入门
首先，我们在Pycharm中新建一个名为flask_test的项目，并在该项目下新建main.py文件、static文件夹、templates文件夹，其中static文件夹用来存储静态文件，如图片；templates文件夹用来存储模板。
首先，我们尝试实现最简单的网页。在main.py中键入以下代码：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'hi, this is my flask!'
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)点击运行后，网页就在http://127.0.0.1:5000/显示出来了，效果如下所示。
如果我们想制作一个用户的子路由网页，我们可以再将以下代码键入：
@app.route('/user')
def hello_user():
return 'hello user!'这样我们不仅可以在http://127.0.0.1:5000/看到问候语，还可以在http://127.0.0.1:5000/user/中看到对用户的问候语。
如果我们想让不同的用户输入自己的学号，看到不同的问候界面，我们可以尝试添加：
@app.route('/user/<id>')
def hello_userid(id):
return 'hello user ' + id
（二）Flask进阶
接下来，我们尝试链接数据库中的数据，并在网页端显示出来。这里给大家提供三个数据库，分别是四六级单词词典、成语词典和新华字典，可通过以下网盘链接获取。
链接：https://pan.baidu.com/s/10qW7psv2XVbXdxAXGZvwJA?pwd=ivog
提取码：ivog
我们可以将其导入MySQL或Navicat Premium中进行查看，如成语词典如下所示：
接着，我们安装一个名为PyMySQL的依赖，安装方法同上。
将main.py文件修改如下：
from flask import Flask, render_template
import pymysql
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return "Hi, this is my Flask!"
@app.route("/chengyu")
def index():
db = pymysql.connect(host = 'localhost', user = 'root', password = '123456', database = 'pyc', charset = 'utf8')
cursor = db.cursor()
cursor.execute("Select * from map_cy")
rs = cursor.fetchall()
rs = list(rs)
print(rs[0:10])
return render_template("chengyu.html", rs = rs)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)在templates文件夹下新建对应的chengyu.html模板，并写入以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>成语词典页</title>
</head>
<body>
<h1>这是成语词典</h1>
{% for r in rs %}
{{r}}<br>
{% endfor %}
</body>
</html>运行，在http://127.0.0.1:5000/chengyu中查看，效果如下所示。大家还可以通过语句的变化实现各种各样的呈现，这里我就不一一举例了。
（三）Flask高级（与facenet_pytorch人脸识别相结合）
基于facenet_pytorch的人脸识别介绍，大家可以移步到我的另一篇文章查看~
【人脸识别】基于facenet_pytorch实现人脸识别_米克斯泡泡_的博客-CSDN博客基于facenet_pytorch判断两张人脸的欧氏距离，从而实现人脸识别。https://blog.csdn.net/weixin_45939929/article/details/124789487?spm=1001.2014.3001.5502 首先，我们将上述文章中的三张图片zj.jpg、zj2.jpg和zjl.jpg存入当前项目的static文件夹中。接着将main.py继续扩展，修改如下：
from flask import Flask, render_template
import pymysql
import cv2
import torch
from facenet_pytorch import MTCNN, InceptionResnetV1
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return "Hi, this is my Flask!"
@app.route("/chengyu")
def index():
db = pymysql.connect(host = 'localhost', user = 'root', password = '123456', database = 'pyc', charset = 'utf8')
cursor = db.cursor()
cursor.execute("Select * from map_cy")
rs = cursor.fetchall()
rs = list(rs)
print(rs[0:10])
return render_template("chengyu.html", rs = rs)
@app.route("/facenet")
def facenet():
img1 = "static/zj.jpg"
img2 = "static/zj2.jpg"
# 获得人脸特征向量
def load_known_faces(dstImgPath, mtcnn, resnet):
aligned = []
knownImg = cv2.imread(dstImgPath) # 读取图片
face = mtcnn(knownImg) # 使用mtcnn检测人脸，返回【人脸数组】
if face is not None:
aligned.append(face[0])
aligned = torch.stack(aligned).to(device)
with torch.no_grad():
known_faces_emb = resnet(aligned).detach().cpu() # 使用resnet模型获取人脸对应的特征向量
print("人脸对应的特征向量为：\n", known_faces_emb)
return known_faces_emb, knownImg
# 计算人脸特征向量间的欧氏距离，设置阈值，判断是否为同一个人脸
def match_faces(faces_emb, known_faces_emb, threshold):
isExistDst = False
distance = (known_faces_emb[0] - faces_emb[0]).norm().item()
print("\n\n两张人脸的欧式距离为：%.2f" % distance)
if (distance < threshold):
isExistDst = True
return distance, isExistDst
if __name__ == '__main__':
# help(MTCNN)
# help(InceptionResnetV1)
# 获取设备
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(device)
# mtcnn模型加载【设置网络参数，进行人脸检测】
mtcnn = MTCNN(min_face_size=12, thresholds=[0.2, 0.2, 0.3], keep_all=True, device=device)
# InceptionResnetV1模型加载【用于获取人脸特征向量】
resnet = InceptionResnetV1(pretrained='vggface2').eval().to(device)
MatchThreshold = 0.8 # 人脸特征向量匹配阈值设置
known_faces_emb, _ = load_known_faces(img1, mtcnn, resnet) # 已知人物图
# bFaceThin.png lyf2.jpg
faces_emb, img = load_known_faces(img2, mtcnn, resnet) # 待检测人物图
distance = match_faces(faces_emb, known_faces_emb, MatchThreshold)[0]
isExistDst = match_faces(faces_emb, known_faces_emb, MatchThreshold)[1] # 人脸匹配
print("设置的人脸特征向量匹配阈值为：", MatchThreshold)
boxes, prob, landmarks = mtcnn.detect(img, landmarks=True) # 返回人脸框，概率，5个人脸关键点
for box in boxes:
cv2.rectangle(img, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (0, 0, 255), 2, 1)
# cv2.imshow("test_picture", img)
# cv2.waitKey(9999999)
if isExistDst:
print('由于欧氏距离小于匹配阈值，故匹配')
else:
print('由于欧氏距离大于匹配阈值，故不匹配')
return render_template("facenet.html", img1 = img1, img2 = img2, known_faces_emb = known_faces_emb,
faces_emb = faces_emb, distance = distance, MatchThreshold = MatchThreshold,
isExistDst = isExistDst, img = img)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)在templates文件夹下新建对应的facenet.html模板，并写入以下代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>人脸识别页</title>
</head>
<body>
<h2>这是人脸识别的原图</h2>
<img src="{{ img1 }}" width="200" height="300" />
<img src="{{ img2 }}" width="200" height="300" />
<br><br><text>已知人物图人脸对应的特征向量为:</text>
<br>{{ known_faces_emb }}
<br><br><text>待检测人物图人脸对应的特征向量为:</text>
<br>{{ faces_emb }}
<br><br><text>两张人脸的欧式距离为：</text>
{{ "%.2f" | format(distance) }}
<br><br><text>设置的人脸特征向量匹配阈值为：</text>
{{ MatchThreshold }}
{% if isExistDst %}
<br><br><text>由于欧氏距离小于匹配阈值，故匹配</text>
{% else %}
<br><br><text>由于欧氏距离大于匹配阈值，故不匹配</text>
{% endif %}
<!-- <br><br><text>待检测人物图人脸识别结果图为：</text>-->
<!-- <img src="{{ img }}" width="200" height="300" />-->
</body>
</html>运行，在http://127.0.0.1:5000/facenet中查看，效果如下所示：
这样就将人脸识别和Flask结合在一起啦~