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【LattePanda Mu 开发套件】AI 图像识别网页服务器

news 2025/10/2 11:33:59

【LattePanda Mu 开发套件】AI 图像识别网页服务器

本文介绍了 LattePanda Mu 开发套件实现了 AI 图像识别的网页服务器部署，包括关键代码、效果演示等流程。

项目介绍

该项目包括 AI 模型准备、Web 网页服务器部署、图像测试等流程。

准备工作：包括硬件及系统安装、Python 部署、库环境安装等；
流程图：网页服务器的代码编写逻辑，以及执行框架；
代码：包括实现网页服务器的关键 HTML 代码；
测试效果：包括测试方案、图像识别流程、方案解析等。

准备工作

LattePanda Mu Kit 硬件安装完成，包括 HDMI 连接显示器、电源、鼠标键盘、散热器、局域网连接等；
操作系统安装和更新，这里使用 Windows 11 Enterprese IoT LTSC x64 系统；
下载并安装 Python 软件，并安装必要的库，如 opencv-python、flask、ultralytics 等；
下载 AI 视觉识别所需的 YOLO 预训练模型文件，如 yolov8n.pt ，以便后续调用和快速实现；

详见：【LattePanda Mu 开发套件】AI 视觉应用开发——物体识别- Makelog(造物记) .

流程图

在这里插入图片描述

代码

新建 ai_web_server.py 文件，添加如下代码

"""
手机上传 + YOLOv8画框 + 网页回显
单文件运行：python app.py
"""
import cv2
from flask import Flask, render_template_string, request, jsonify
from ultralytics import YOLO
from pathlib import Path
import base64
import numpy as np
from io import BytesIO
from PIL import Imageapp = Flask(__name__)
model = YOLO("models/yolov8n.pt")          #  加载模型文件UPLOAD = Path("static")
UPLOAD.mkdir(exist_ok=True)# -------------- 主页 --------------------
HTML = '''
<!doctype html>
<title>AI 图像识别网页服务器</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<style>body{font-family:Arial;text-align:center;margin:20px}img{max-width:100%;box-shadow:0 0 10px #ccc}#resList{text-align:left;display:inline-block;margin-top:10px}
</style><h2>选择图片 → 上传 → 查看结果</h2>
<form id="uploadForm"><input type="file" name="image" accept="image/*" required><button type="submit">上传识别</button>
</form><div id="output" style="display:none;"><h3>识别结果</h3><img id="resultImg" src=""><div id="resList"></div>
</div><script>
document.getElementById('uploadForm').onsubmit = async (e)=>{e.preventDefault();let fd = new FormData(e.target);let resp = await fetch('/detect', {method:'POST', body:fd});let j = await resp.json();if(j.error){ alert(j.error); return; }// 显示图片document.getElementById('resultImg').src = j.image;// 显示文字let txt = j.objects.map(o=>`${o.label}  ${(o.conf*100).toFixed(1)}%  框${o.box}`).join('<br>');document.getElementById('resList').innerHTML = txt || '未检测到物体';document.getElementById('output').style.display = 'block';
}
</script>
'''@app.route("/")
def index():return render_template_string(HTML)# -------------- 识别接口 -----------------
@app.route("/detect", methods=["POST"])
def detect():if "image" not in request.files:return jsonify(error="无文件"), 400file = request.files["image"]img = Image.open(file.stream).convert("RGB")img_np = np.array(img)results = model(img_np)# 画框（无框时返回原图）ann_rgb = results[0].plot()          # 返回 RGBif ann_rgb is None:ann_rgb = img_npann_bgr = cv2.cvtColor(ann_rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR)ok, buf = cv2.imencode('.jpg', ann_bgr)img_b64 = base64.b64encode(buf).decode()# 文字结果objs = [{"label": results[0].names[int(box.cls)],"conf":  float(box.conf),"box":   [int(x) for x in box.xyxy[0]]}for box in results[0].boxes]return jsonify(objects=objs, image=f"data:image/jpeg;base64,{img_b64}")# -------------- 启动 --------------------
if __name__ == "__main__":app.run(host="0.0.0.0", port=5000, threaded=True)