def nets(request): if request.method == "GET": areas = Area.objects.all().values("name") areas = [x["name"] for x in areas] print(areas) return render( request, 'predict_image.html', { 'title': '神经网络', 'year': datetime.now().year, "url": "nets", "areas": areas, "nav_index": 1 } ) else: area = request.POST.get("area") area = Area.objects.get(name=area) img = PImage.open(request.FILES["img"]).convert("RGB").resize((224, 224), PImage.ANTIALIAS) results = ocr(img) _baseio = BytesIO() img.save(_baseio, "jpeg") img = "data:image/jpeg;base64," + base64.b64encode(_baseio.getvalue()).decode() logs = Logs.objects.create(user=request.user.username, area=area, obj=results["target"], image=img) return JsonResponse({"code": 200, "img": img, "logs_id": logs.id, "results": results})

这是一个 Python Django 的视图函数，它处理 GET 和 POST 请求。在 GET 请求中，它获取所有的区域并将其渲染到一个 HTML 模板中，然后返回这个模板。在 POST 请求中，它从请求中获取上传的图像和区域，然后使用 OCR 技术对图像进行识别，最后将结果保存到数据库中并返回一个 JSON 响应。