使用python3.11环境，引用本地同文件已经训练好的模型“ResNet50.py”编写一个可运行的指纹识别登录页面代码，且不调用显卡资源

首先，需要安装以下库： - Flask：用于创建Web应用程序 - Pillow：用于图像处理 - TensorFlow 2.x：用于加载已训练模型可以使用以下命令进行安装： ```bash pip install flask pillow tensorflow==2.6.0 ``` 接下来，创建一个名为 `app.py` 的Python文件，编写以下代码： ```python from flask import Flask, render_template, request from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf # 加载模型 model_path = './ResNet50.py' model = tf.keras.models.load_model(model_path) # 创建Flask应用程序 app = Flask(__name__) # 定义路由 @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def login(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取上传的图像文件 image_file = request.files['image'] # 将图像文件转换为PIL Image对象 image = Image.open(image_file.stream) # 将图像转换为大小为224x224的numpy数组 image = image.resize((224, 224)) image = np.array(image) / 255.0 image = np.expand_dims(image, axis=0) # 使用模型进行预测 prediction = model.predict(image) # 获取预测结果的类别 predicted_class = np.argmax(prediction) # 如果预测结果为1，则认为是指纹，否则认为不是指纹 if predicted_class == 1: return '登录成功！' else: return '登录失败，请重新输入指纹。' else: return render_template('login.html') # 运行应用程序 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 在同一目录下创建一个名为 `login.html` 的HTML文件，编写以下代码： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>指纹识别登录</title> </head> <body> <h1>指纹识别登录</h1> <form action="/" method="POST" enctype="multipart/form-data"> <label for="image">请上传指纹图像：</label> <input type="file" name="image" id="image"> <br> <input type="submit" value="登录"> </form> </body> </html> ``` 现在可以通过运行以下命令启动应用程序： ```bash python app.py ``` 在浏览器中访问 `http://localhost:5000` 即可看到指纹识别登录页面。

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使用python3.11环境，引用本地同文件已经训练好的模型“ResNet50.py”编写一个可运行的指纹识别登录页面代码，且不调用显卡资源

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resnet50.py

key_point_resnet50.py

pytorch_gradcam_resnet50.py

resnet34.py

train_resnet18.py

cifar10_resnet18.py

ResNet50_猫狗数据集训练_ResNet50.zip

resnet50.mlpkginstall

Resnet50.h5

resnet50.model

resnet50.rar

resnet18.onnx 预训练模型

se-resnet.py

ResNet-Cifar.py

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