【源码】基于Flask框架的ImageNet识别API

项目简介

本项目是一个基于Flask框架的web应用，可让用户通过上传图片来识别其中的物体。项目借助预训练的ResNet50模型，能从ImageNet数据集中识别出图片的类别，用户只需进行简单的网页操作即可上传图片并获取识别结果。

项目的主要特性和功能

1. 使用Flask构建web应用，提供简单的网页操作界面。
2. 利用预训练的ResNet50模型进行图像识别，识别结果来源于ImageNet数据集。
3. 在应用中加载预训练模型，并对上传的图片进行预处理，以满足模型的输入要求。
4. 仅允许上传jpg、jpeg、png格式的图片文件。
5. 提供初始页面和结果页面，方便用户上传图片并查看识别结果。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载本项目的源码文件，包括app.py、相关模板文件以及预训练的ResNet50模型。
2. 确保已安装Flask和其他必要的库，如torch和torchvision。
3. 在命令行中执行app.py文件，应用将开始运行，并在终端显示运行的URL。
4. 复制终端显示的URL，并在浏览器中打开。
5. 在网页上点击上传按钮，选择本地的一张图片进行上传。上传后，应用将使用模型进行识别，并在页面上展示识别结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】