使用 Flutter 向 Flask API 发送 http Post-Request(包含图像)
Use Flutter to send a http Post-Request (containing an image) to a Flask API
我已经在 CIFAR10 数据集上训练了一个 CNN(占位符,稍后将替换为不同的模型)并将该模型集成到一个烧瓶中 API。 API 托管在 Heroku 上,我现在想使用 Flutter / Dart 在我的 phone 上拍照,将它们发送到 Flask API,运行 我训练有素基于它们建模并 return 预测。
使用 python,我可以轻松地向我的 API 和 return 预测发出 post 请求。这是我的简单 python 代码:
import requests
import json
img = open('some-picture.jpg', 'rb')
files = {'image': img}
response = requests.post("url_to_api", files=files)
print(response.text)
我使用 Flutter / Dart 的时间并不长,我了解到发出 htpp 请求的过程比 python 中的要复杂一些。
有人可以给我一些指示或代码,让我可以用相机拍照,将其上传到我的 API,并将响应存储在变量中吗?这是我的(简化的)python 烧瓶代码 API:
from flask import Flask, request
import os
import numpy as np
from PIL import Image
from tensorflow import keras
app = Flask(__name__)
app.config["DEBUG"] = True
model = keras.models.load_model('cifar10_cnn.h5')
labels = ["Airplane", "Automobile", "Bird", "Cat", "Deer", "Dog", "Frog", "Horse", "Ship", "Truck"]
@app.route('/', methods=["POST"])
def predict():
# stuff not relevant to question, left out for conciseness #
file = request.files['image']
image = Image.open(file).resize((32, 32))
image = np.array(image)
image = image / 255
image = image.reshape(-1, 32, 32, 3)
predictions = model.predict([image])
index = np.argmax(predictions)
results = {'Prediction:': labels[index]}
return results
if __name__ == '__main__':
app.run()
到目前为止,我知道多部分文件似乎是可行的方法,而且 Dio 包可能值得研究。如果可以提供进一步的提示或代码,我将不胜感激。
您可能已经知道如何从 gallery/camera 中选择图像(例如使用 image_picker
库)。您用该选择器的结果填充 class 字段,例如 File image;
。这可能很简单:
import 'dart:io';
import 'package:image_picker/image_picker.dart';
class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
File image;
final picker = ImagePicker();
pickImageFromGallery(ImageSource source) async {
final image = await picker.getImage(source: source);
setState(() {
this.image = File(image.path);
});
}
}
(更改 ImageSource source
以符合您的需求:相机或画廊)
然后您可以将该文件上传到您的 api。
使用 http
库:
import 'package:http/http.dart' as http;
import 'package:http_parser/http_parser.dart';
class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
doUpload(){
var request = http.MultipartRequest(
'POST',
Uri.parse("url_to_api"),
);
Map<String, String> headers = {"Content-type": "multipart/form-data"};
request.files.add(
http.MultipartFile(
'image',
image.readAsBytes().asStream(),
image.lengthSync(),
filename: "filename",
contentType: MediaType('image', 'jpeg'),
),
);
request.headers.addAll(headers);
print("request: " + request.toString());
request.send().then((value) => print(value.statusCode));
}
}
对于这些库中的每一个,您都必须将它们作为依赖项添加到您的 flutter 项目中的 pubspec.yaml
中:
cupertino_icons: ^0.1.3
http: ^0.12.2
image_picker: ^0.6.7
我用 Django 和 Flutter 做过类似的工作。我用image_picker转select图片,用dio上传图片。
这是上传功能:
_upLoadImage(File image) async {
setState(() {
loadingdone = false;
});
String path = image.path;
var name = path.substring(path.lastIndexOf("/") + 1, path.length);
var suffix = name.substring(name.lastIndexOf(".") + 1, name.length);
FormData formData = FormData.fromMap({
"img": await MultipartFile.fromFile(path,filename: name)
});
Dio dio = new Dio();
var respone = await dio.post<String>("http://192.168.1.104:8000/uploadImg/", data: formData);
if (respone.statusCode == 200) {
Fluttertoast.showToast(
msg: 'Done!',
gravity: ToastGravity.BOTTOM,
textColor: Colors.grey);
setState(() {
_label = jsonDecode(respone.data.toString())['label'];
_score = jsonDecode(respone.data.toString())['score'];
loadingdone = true;
});
}
}
运行 select 图片后的上传功能:
Future getImage() async {
var image = await ImagePicker.pickImage(source: ImageSource.gallery);
_upLoadImage(image);
setState(() {
_image = image;
});
}
我已经在 CIFAR10 数据集上训练了一个 CNN(占位符,稍后将替换为不同的模型)并将该模型集成到一个烧瓶中 API。 API 托管在 Heroku 上,我现在想使用 Flutter / Dart 在我的 phone 上拍照,将它们发送到 Flask API,运行 我训练有素基于它们建模并 return 预测。
使用 python,我可以轻松地向我的 API 和 return 预测发出 post 请求。这是我的简单 python 代码:
import requests
import json
img = open('some-picture.jpg', 'rb')
files = {'image': img}
response = requests.post("url_to_api", files=files)
print(response.text)
我使用 Flutter / Dart 的时间并不长,我了解到发出 htpp 请求的过程比 python 中的要复杂一些。 有人可以给我一些指示或代码,让我可以用相机拍照,将其上传到我的 API,并将响应存储在变量中吗?这是我的(简化的)python 烧瓶代码 API:
from flask import Flask, request
import os
import numpy as np
from PIL import Image
from tensorflow import keras
app = Flask(__name__)
app.config["DEBUG"] = True
model = keras.models.load_model('cifar10_cnn.h5')
labels = ["Airplane", "Automobile", "Bird", "Cat", "Deer", "Dog", "Frog", "Horse", "Ship", "Truck"]
@app.route('/', methods=["POST"])
def predict():
# stuff not relevant to question, left out for conciseness #
file = request.files['image']
image = Image.open(file).resize((32, 32))
image = np.array(image)
image = image / 255
image = image.reshape(-1, 32, 32, 3)
predictions = model.predict([image])
index = np.argmax(predictions)
results = {'Prediction:': labels[index]}
return results
if __name__ == '__main__':
app.run()
到目前为止,我知道多部分文件似乎是可行的方法,而且 Dio 包可能值得研究。如果可以提供进一步的提示或代码,我将不胜感激。
您可能已经知道如何从 gallery/camera 中选择图像(例如使用 image_picker
库)。您用该选择器的结果填充 class 字段,例如 File image;
。这可能很简单:
import 'dart:io';
import 'package:image_picker/image_picker.dart';
class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
File image;
final picker = ImagePicker();
pickImageFromGallery(ImageSource source) async {
final image = await picker.getImage(source: source);
setState(() {
this.image = File(image.path);
});
}
}
(更改 ImageSource source
以符合您的需求:相机或画廊)
然后您可以将该文件上传到您的 api。
使用 http
库:
import 'package:http/http.dart' as http;
import 'package:http_parser/http_parser.dart';
class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
doUpload(){
var request = http.MultipartRequest(
'POST',
Uri.parse("url_to_api"),
);
Map<String, String> headers = {"Content-type": "multipart/form-data"};
request.files.add(
http.MultipartFile(
'image',
image.readAsBytes().asStream(),
image.lengthSync(),
filename: "filename",
contentType: MediaType('image', 'jpeg'),
),
);
request.headers.addAll(headers);
print("request: " + request.toString());
request.send().then((value) => print(value.statusCode));
}
}
对于这些库中的每一个,您都必须将它们作为依赖项添加到您的 flutter 项目中的 pubspec.yaml
中:
cupertino_icons: ^0.1.3
http: ^0.12.2
image_picker: ^0.6.7
我用 Django 和 Flutter 做过类似的工作。我用image_picker转select图片,用dio上传图片。
这是上传功能:
_upLoadImage(File image) async {
setState(() {
loadingdone = false;
});
String path = image.path;
var name = path.substring(path.lastIndexOf("/") + 1, path.length);
var suffix = name.substring(name.lastIndexOf(".") + 1, name.length);
FormData formData = FormData.fromMap({
"img": await MultipartFile.fromFile(path,filename: name)
});
Dio dio = new Dio();
var respone = await dio.post<String>("http://192.168.1.104:8000/uploadImg/", data: formData);
if (respone.statusCode == 200) {
Fluttertoast.showToast(
msg: 'Done!',
gravity: ToastGravity.BOTTOM,
textColor: Colors.grey);
setState(() {
_label = jsonDecode(respone.data.toString())['label'];
_score = jsonDecode(respone.data.toString())['score'];
loadingdone = true;
});
}
}
运行 select 图片后的上传功能:
Future getImage() async {
var image = await ImagePicker.pickImage(source: ImageSource.gallery);
_upLoadImage(image);
setState(() {
_image = image;
});
}