算法部署(Flask Vue Element axios)1

本项目是一个基于算法部署的应用，采用了Flask作为后端框架，Vue.js搭配Element UI作为前端界面，axios用于前端与后端的数据交互。以下是详细的知识点说明： 1. **环境配置**： - **操作系统**：Ubuntu 16.04 LTS，这是一个长期支持版本的Linux发行版，适合服务器环境。 - **Python**：Python 3.x，用于编写后端代码，支持最新的语言特性和库。 - **Anaconda3**：一个开源的Python数据分析环境，包含了众多科学计算所需的库，如numpy和tensorflow。 - **Python库**：numpy用于数值计算，tensorflow和Keras用于深度学习，opencv用于图像处理，Flask作为轻量级的Web服务框架。 2. **项目结构**： - **static**：存放前端的静态资源，如CSS、JavaScript等。 - **lib**：存放自定义的CSS和JS文件。 - **upload**：保存用户上传的图片。 - **index.html**：前端主页面代码。 - **manage.py**：Flask启动文件，即项目的主入口。 - **package.txt**：记录所有依赖包及其版本信息，方便项目移植。 - **PredictAndMove.py**：封装好的模型预测脚本。 - **vggmodel_65-0.00-1.00.hdf5**：预训练的Keras模型文件，以HDF5格式存储。 3. **模型保存**： - 使用Keras的`model.save()`函数将模型结构、权重、训练配置和优化器状态保存到HDF5文件中。这种保存方式便于后续加载模型继续训练或直接进行预测。 4. **前端开发**： - **Vue.js**：前端框架，用于构建用户界面。 - **Element UI**：基于Vue.js的组件库，提供丰富的UI组件，如按钮、表单等。 - **axios**：用于发送HTTP请求，实现前端与后端的数据交换，支持Promise API。 5. **前端页面实现**： - 使用Vue指令`@change`监听文件输入框的变化，触发`fileChange()`函数。 - `handleClick()`函数用于处理上传按钮的点击事件，改变input属性以触发文件选择。 - `uploads()`函数是核心功能，通过axios向服务器发送POST请求，将文件数据附在请求体中，然后根据服务器返回的响应更新前端数据。 6. **Flask后端**： - Flask是一个轻量级的Python Web框架，用于处理HTTP请求和响应。 - 在这个项目中，Flask主要负责接收前端上传的文件，进行模型预测，并将结果返回给前端。 7. **前端与后端交互**： - Axios的`post`方法用于发起POST请求，参数包括请求URL、数据和配置。 - 响应处理通过`then`函数接收成功响应，`catch`处理错误情况。 8. **前端页面组件**： - 使用`el-button`创建上传按钮，`el-tag`展示识别结果，`el-col`和`el-row`布局图片显示。 - `@`符号在Vue中用于事件绑定。 9. **文件上传流程**： - 用户选择文件后，文件信息被添加到请求参数中。 - 通过axios发送POST请求到服务器，服务器处理文件并返回预测结果。 - 前端接收到响应后更新界面，显示预测结果。 整体来看，这个项目结合了机器学习、Web开发和前端交互，实现了用户友好的算法部署应用。