在Python中使用DL模型构建用于图像识别的烧瓶应用程序
#python #machinelearning #deeplearning #flask

这是应用程序的预览。

要访问有关如何使用Python制作此烧瓶应用程序的逐步教程,请访问下面的文章

Build Flask App For Image Recognition Using Deep Learning Model

我们将制作的Web应用程序是关于预测手符号数字的图像。该模型在Kaggle上的数据集上进行了训练。 本教程将重点介绍使用Blask Web框架制作Web应用程序,因此...

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这是githubðð

上的完整源代码

GitHub logo Sachin-crypto / Flask_Image_Recognition

这个烧瓶WebApp就是基于使用转移学习训练的深度学习模型来预测手符号的数字图像。

Hand Digit Image Recognition

This web app is made using Flask framework and is all about predicting the hand sign digit images based on the deep learning model trained using transfer learning.

Python Keras Numpy Pillow Flask Bootstrap

瞥见

依赖项

  • 烧瓶
  • 张量(keras)
  • numpy
  • 枕头(PIL)

UI框架

  • bootstrap

入门

在您的项目目录中克隆存储库。

git clone https://github.com/Sachin-crypto/Flask_Image_Recognition.git

下载为 ZIP 文件并在项目目录中提取。

安装依赖项

unignts.txt 文件安装依赖项。

pip install -r requirements.txt

运行

cd 进入当前目录并运行脚本。

flask --app app.py run --debug

单击here以获取从命令行运行烧瓶应用程序的详细指南。

测试

  • 从测试图像文件夹中选择图像。
  • 您将看到上传图像的预览。
  • 单击提交按钮并查看魔术。



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