@app.route("/predict", methods=["POST"])

时间: 2024-04-22 18:20:05 浏览: 30
@app.route("/predict", methods=["POST"]) 是一个Flask框架中的路由装饰器,用于定义一个接收POST请求的路由。当客户端发送一个POST请求到该路由时,Flask框架会调用与该路由绑定的函数来处理请求。 具体来说,这个装饰器的作用是将一个函数注册为一个路由处理函数,并指定了该路由的URL路径为"/predict",请求方法为"POST"。也就是说,当客户端发送一个POST请求到"/predict"路径时,Flask框架会调用被装饰的函数来处理该请求。 在这个处理函数中,你可以编写相应的逻辑来处理POST请求的数据,并返回相应的结果给客户端。
相关问题

调用这个接口@app.route('/predict/', methods=['POST']) def predict() 时报错:POST /predict/ HTTP/1.1" 400 - 应该检查什么内容?

HTTP响应状态码"400"表示客户端请求有误,服务器无法处理该请求。这种情况下,你应该检查以下内容: 1. 请求的URL是否正确,包括HTTP方法是否正确(GET/POST等)。 2. 请求的参数是否正确,包括参数类型、格式是否正确,是否缺少必要参数。 3. 请求的数据是否正确,比如JSON格式是否合法。 4. 服务器是否正常运行,是否存在其他错误导致请求无法被处理。 你可以查看请求的详细信息,例如请求头、请求体等,来帮助确定问题所在。同时,你也可以在代码中添加调试信息来帮助你定位问题。

这是我的flask接口:app = Flask(__name__) CORS(app, supports_credentials=True) @app.route('/predict/', methods=['POST']) def predict() 然后将该接口部署到了服务器上,我使用postman模拟调用,发送请求方式:POST 为什么会报http400

HTTP 400错误通常表示客户端发送了无效的请求。在您的情况下,可能有多种原因导致HTTP 400错误: 1. 请求参数不正确。请确保您在请求中包含了必需的参数,并且这些参数具有正确的格式和值。 2. 请求头部不正确。请确保您在请求头部中包含了必需的信息,并且这些信息具有正确的格式和值。 3. 请求体不正确。请确保您在请求体中包含了必需的信息,并且这些信息具有正确的格式和值。 4. 服务器端代码有错误。请检查您的服务器端代码,以确保它能够正确地处理请求。 您可以使用postman的调试功能,逐步检查请求的每个部分,以找出HTTP 400错误的原因。同时,您也可以查看服务器端的日志,以获得更多的调试信息。

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import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(name) @app.route('/', methods=['POST']) def predict(): # 读入图片 image = request.files.get('image') img = cv2.imdecode(np.fromstring(image.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) # 获取图片长宽 height, width = img.shape[:2] # 计算每个圆的半径 width = max(width, height) height = min(width, height) a = int(width / 12) / 2 b = int(height / 8) / 2 c = int(a) d = int(b) r = min(c, d) # 计算圆心坐标 centers = [] for j in range(8): for i in range(12): cx = 2 * r * j + r cy = 2 * r * i + r centers.append((cx, cy)) # 提取灰度值 gray_values = [] for i in range(96): x, y = centers[i][0], centers[i][1] mask = np.zeros_like(img) cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1) masked_img = cv2.bitwise_and(img, mask) gray_img = cv2.cvtColor(masked_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) gray_value = np.mean(gray_img) gray_values.append(gray_value) # 拟合数据 x_values = gray_values[:16] # 16个用于训练的灰度值 x_prediction_values = gray_values[16:] # 80个用于预测的灰度值 y_values = [0.98, 0.93, 0.86, 0.79, 0.71, 0.64, 0.57, 0.50, 0.43, 0.36, 0.29, 0.21, 0.14, 0.07, 0.05, 0.01] # 16个液体浓度值 # 使用numpy的polyfit函数进行线性拟合 fit = np.polyfit(x_values, y_values, 1) # 使用拟合系数构建线性函数 lin_func = np.poly1d(fit) # 生成新的80个数据的x值 new_x = x_prediction_values # 预测新的80个数据的y值 new_y = lin_func(new_x) # 输出预测结果 result = list(new_y) row3 = result[:8] row4 = result[8:16] row5 = result[16:24] row6 = result[24:32] row7 = result[32:40] row8 = result[40:48] row9 = result[48:56] row10 = result[56:64] row11 = result[64:72] row12 = result[72:80] prediction_result = { "第三列": row3, "第四列": row4, "第五列": row5, "第六列": row6, "第七列": row7, "第八列": row8, "第九列": row9, "第十列": row10, "第十一列": row11, "第十二列": row12 } return jsonify(prediction_result) if name == 'main': app.run(debug=True) 请问上面这段代码如何运行呀?

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def liquid_concentration_prediction(image_path): # 读入图片 img = cv2.imread(image_path) # 获取图片长宽 height, width = img.shape[:2] # 计算每个圆的半径 width = max(width, height) height = min(width, height) a = int(width / 12) / 2 b = int(height / 8) / 2 c = int(a) d = int(b) r = min(c, d) # 计算圆心坐标 centers = [] for j in range(8): for i in range(12): cx = 2 * r * j + r cy = 2 * r * i + r centers.append((cx, cy)) # 提取灰度值 gray_values = [] for i in range(96): x, y = centers[i][0], centers[i][1] mask = np.zeros_like(img) cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1) masked_img = cv2.bitwise_and(img, mask) gray_img = cv2.cvtColor(masked_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) gray_value = np.mean(gray_img) gray_values.append(gray_value) # 拟合数据 x_values = gray_values[:16] # 16个用于训练的灰度值 x_prediction_values = gray_values[16:] # 80个用于预测的灰度值 y_values = [0.98, 0.93, 0.86, 0.79, 0.71, 0.64, 0.57, 0.50, 0.43, 0.36, 0.29, 0.21, 0.14, 0.07, 0.05, 0.01] # 16个液体浓度值 # 使用numpy的polyfit函数进行线性拟合 fit = np.polyfit(x_values, y_values, 1) # 使用拟合系数构建线性函数 lin_func = np.poly1d(fit) # 生成新的80个数据的x值 new_x = x_prediction_values # 预测新的80个数据的y值 new_y = lin_func(new_x) # 输出预测结果 result = list(new_y) row3 = result[:8] row4 = result[8:16] row5 = result[16:24] row6 = result[24:32] row7 = result[32:40] row8 = result[40:48] row9 = result[48:56] row10 = result[56:64] row11 = result[64:72] row12 = result[72:80] print("第三列:", row3) print("第四列:", row4) print("第五列:", row5) print("第六列:", row6) print("第七列:", row7) print("第八列:", row8) print("第九列:", row9) print("第十列:", row10) print("第十一列:", row11) print("第十二列:", row12) 请把上面的代码用Flask框架生成一个网址

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