错误Method Not Allowed (POST): /upload/myImgs/,如何解决?

时间: 2023-10-10 21:11:19 浏览: 38
这个错误通常表示您正在向服务器发送POST请求,但是服务器不允许这种请求方法。有几个可能的原因和解决方法: 1. 检查您的URL是否正确:确保您正在向正确的URL发送POST请求。如果URL错误,服务器可能会返回此错误。 2. 检查您的请求头:确保您的请求头中包含正确的信息。例如,Content-Type应该是application/json或multipart/form-data等。 3. 检查服务器配置:有时这个错误是由于服务器配置问题引起的。确保服务器允许POST请求并且没有任何限制。 4. 检查您的代码:如果您使用编程语言编写代码发送POST请求,检查您的代码是否正确。确保您正在正确地设置请求方法,请求头和请求正文。 如果以上方法都无法解决问题,您可能需要与服务器管理员联系以获取更多帮助。
相关问题

{ "timestamp": "2024-02-23T10:21:02.401+00:00", "status": 405, "error": "Method Not Allowed", "path": "/file/upload" }

根据你提供的信息,这是一个HTTP错误响应,状态码为405,错误信息为"Method Not Allowed"。这个错误通常表示请求方法不被允许或不支持。具体来说,这个错误可能是由于以下原因之一引起的: 1. 请求方法不正确:HTTP协议定义了一些常见的请求方法,如GET、POST、PUT、DELETE等。如果使用的请求方法不正确,服务器可能会返回405错误。请确保使用正确的请求方法。 2. 接口不支持该请求方法:服务器可能只支持特定的请求方法,如果使用了不被支持的请求方法,服务器会返回405错误。请检查接口文档或联系接口提供方,确认支持的请求方法。 3. 路径错误:请求的路径可能不正确,服务器无法找到对应的资源或接口。请检查请求路径是否正确。 综上所述,你可以检查请求方法、接口文档和请求路径,以确定造成405错误的具体原因,并进行相应的修正。

"timestamp": "2023-07-19T09:08:42.574+00:00", "status": 405, "error": "Method Not Allowed", "path": "/upload" 报错

您在上传时遇到了"Method Not Allowed"的错误。这个错误表示您尝试使用不被允许的HTTP方法来访问"/upload"路径。常见的HTTP方法包括GET、POST、PUT、DELETE等,而该路径可能只允许特定的方法。 请确认您使用的HTTP方法是否正确。如果您使用了正确的方法,那可能是服务器配置有误或者该功能尚未实现。您可以联系服务器管理员或开发人员以获取更多帮助解决这个问题。

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coding=UTF-8 from flask import Flask, render_template, request, send_from_directory from werkzeug.utils import secure_filename from iconflow.model.colorizer import ReferenceBasedColorizer from skimage.feature import canny as get_canny_feature from torchvision import transforms from PIL import Image import os import datetime import torchvision import cv2 import numpy as np import torch import einops transform_Normalize = torchvision.transforms.Compose([ transforms.Normalize(0.5, 1.0)]) ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’]) app = Flask(name) train_model = ReferenceBasedColorizer() basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 def allowed_file(filename): return ‘.’ in filename and filename.rsplit(‘.’, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS def load_model(log_path=‘/mnt/4T/lzq/IconFlowPaper/checkpoints/normal_model.pt’): global train_model state = torch.load(log_path) train_model.load_state_dict(state[‘net’]) @app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”]) def hello(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) @app.route(‘/upload’, methods=[“GET”, “POST”]) def upload_lnk(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) if request.method == ‘POST’: try: file = request.files['uploadimg'] except Exception: return None if file and allowed_file(file.filename): format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S" now = datetime.datetime.utcnow().strftime(format) filename = now + '_' + file.filename filename = secure_filename(filename) basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 # upload_path = os.path.join(basepath,secure_filename(f.filename)) file.save(os.path.join(basepath, filename)) else: filename = None return filename @app.route(‘/download/string:filename’, methods=[‘GET’]) def download(filename): if request.method == “GET”: if os.path.isfile(os.path.join(basepath, filename)): return send_from_directory(basepath, filename, as_attachment=True) pass def get_contour(img): x = np.array(img) canny = 0 for layer in np.rollaxis(x, -1): canny |= get_canny_feature(layer, 0) canny = canny.astype(np.uint8) * 255 kernel = np.array([ [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0], ], dtype=np.uint8) canny = cv2.dilate(canny, kernel) # canny = Image.fromarray(canny) return canny @app.route(‘/embedding//’, methods=[“GET”, “POST”]) def icontran(img, reference): global train_model if request.method == ‘POST’: imgPath = os.path.join(basepath, img) referencePath = os.path.join(basepath, reference) img = cv2.imread(imgPath) if img is None or img.size <= 0: return None contour = get_contour(img).astype(np.float32).copy() contour = 255 - contour reference = cv2.imread(referencePath).astype(np.float32) reference = cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2RGB) reference = transform_Normalize(torch.from_numpy(reference).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/ 255.0) contour = transform_Normalize(torch.from_numpy(contour).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float()/ 255.0) train_model.eval() transfer = train_model(contour, reference) transfer = transfer.squeeze(0) transfer = (transfer + 0.5).clamp(0, 1).mul_(255).permute(1, 2, 0).type(torch.uint8).numpy() transfer = transfer.numpy() cv2.imwrite(imgPath, transfer) return basepath # success if name == “main”: load_model() app.run(host=‘10.21.16.144’, port=9999, debug=True) 用puthon写一个调用这个服务器的gui

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