onnx模型部署flask,在flask网络上提交测试图片，并将结果呈现在flask网页上，请注意代码的严谨性

以下是一个基本的ONNX模型部署Flask应用程序的示例代码：

from flask import Flask, render_template, request
import numpy as np
import onnxruntime as ort

app = Flask(__name__)

# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 获取上传的图片文件
    file = request.files['image']
    
    # 将图片转换为numpy数组
    image = np.frombuffer(file.read(), np.uint8)
    image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = cv2.resize(image, (224, 224))
    image = np.array(image).astype(np.float32)
    image = np.transpose(image, (2, 0, 1))
    image = np.expand_dims(image, axis=0)

    # 运行模型进行预测
    outputs = session.run([output_name], {input_name: image})
    result = np.argmax(outputs)

    # 返回预测结果
    if result == 0:
        return "Cat"
    else:
        return "Dog"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

该示例代码中，首先加载了ONNX模型并创建了一个Flask应用程序。然后，定义了一个主页（index）和一个预测处理（predict）的路由。在预测处理路由中，首先获取上传的图片文件，并将其转换为numpy数组。然后，将图像传递给ONNX模型进行预测。最后，根据预测结果返回“Cat”或“Dog”字符串。

需要注意的是，在实际部署ONNX模型时，可能需要对输入和输出进行一些额外的处理，以确保模型能够正确地运行。此外，还需要考虑模型的性能和安全性，以保证应用程序的可靠性和稳定性。