Merge pull request 'Добавление веб-версии сервиса' (#5) from webapp into master
Reviewed-on: #5
This commit is contained in:
commit
9b946a9c5a
8
.prettierrc.json
Normal file
8
.prettierrc.json
Normal file
@ -0,0 +1,8 @@
|
||||
{
|
||||
"semi": true,
|
||||
"trailingComma": "all",
|
||||
"singleQuote": true,
|
||||
"printWidth": 160,
|
||||
"tabWidth": 2,
|
||||
"endOfLine": "auto"
|
||||
}
|
@ -11,7 +11,7 @@
|
||||
<option name="IS_MODULE_SDK" value="true" />
|
||||
<option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
|
||||
<option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
|
||||
<option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/main.py" />
|
||||
<option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/src/main.py" />
|
||||
<option name="PARAMETERS" value="5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890 "test-data/lectionAudi/2021-03-12 13-51-07.JPG"" />
|
||||
<option name="SHOW_COMMAND_LINE" value="false" />
|
||||
<option name="EMULATE_TERMINAL" value="false" />
|
||||
|
@ -11,7 +11,7 @@
|
||||
<option name="IS_MODULE_SDK" value="true" />
|
||||
<option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
|
||||
<option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
|
||||
<option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/main.py" />
|
||||
<option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/src/main.py" />
|
||||
<option name="PARAMETERS" value="5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890 "test-data/lectionAudi/2021-03-12 13-49-32.JPG"" />
|
||||
<option name="SHOW_COMMAND_LINE" value="false" />
|
||||
<option name="EMULATE_TERMINAL" value="false" />
|
||||
|
@ -11,7 +11,7 @@
|
||||
<option name="IS_MODULE_SDK" value="true" />
|
||||
<option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
|
||||
<option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
|
||||
<option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/main.py" />
|
||||
<option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/src/main.py" />
|
||||
<option name="PARAMETERS" value="5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890 "test-data/lectionAudi/2021-03-12 13-48-31.JPG"" />
|
||||
<option name="SHOW_COMMAND_LINE" value="false" />
|
||||
<option name="EMULATE_TERMINAL" value="false" />
|
||||
|
25
.run/webApp.run.xml
Normal file
25
.run/webApp.run.xml
Normal file
@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
<component name="ProjectRunConfigurationManager">
|
||||
<configuration default="false" name="webApp" type="PythonConfigurationType" factoryName="Python">
|
||||
<module name="VideoAnalysis" />
|
||||
<option name="INTERPRETER_OPTIONS" value="" />
|
||||
<option name="PARENT_ENVS" value="true" />
|
||||
<envs>
|
||||
<env name="PYTHONUNBUFFERED" value="1" />
|
||||
<env name="FLASK_APP" value="src/webApp.py" />
|
||||
<env name="FLASK_DEBUG" value="1" />
|
||||
</envs>
|
||||
<option name="SDK_HOME" value="" />
|
||||
<option name="WORKING_DIRECTORY" value="$PROJECT_DIR$" />
|
||||
<option name="IS_MODULE_SDK" value="true" />
|
||||
<option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
|
||||
<option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
|
||||
<option name="SCRIPT_NAME" value="flask" />
|
||||
<option name="PARAMETERS" value="run" />
|
||||
<option name="SHOW_COMMAND_LINE" value="false" />
|
||||
<option name="EMULATE_TERMINAL" value="false" />
|
||||
<option name="MODULE_MODE" value="true" />
|
||||
<option name="REDIRECT_INPUT" value="false" />
|
||||
<option name="INPUT_FILE" value="" />
|
||||
<method v="2" />
|
||||
</configuration>
|
||||
</component>
|
20
.vscode/launch.json
vendored
Normal file
20
.vscode/launch.json
vendored
Normal file
@ -0,0 +1,20 @@
|
||||
{
|
||||
|
||||
// Use IntelliSense to learn about possible attributes.
|
||||
// Hover to view descriptions of existing attributes.
|
||||
// For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
|
||||
"version": "0.2.0",
|
||||
"configurations": [
|
||||
{
|
||||
"name": "Python: Current File",
|
||||
"type": "python",
|
||||
"request": "launch",
|
||||
"module": "flask",
|
||||
"env": {
|
||||
"FLASK_APP": "src/webApp.py",
|
||||
"FLASK_DEBUG": "1"
|
||||
},
|
||||
"args": ["run", "--no-debugger", "--no-reload"]
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
32
README.md
32
README.md
@ -1,22 +1,34 @@
|
||||
Окружение: Python 3.10
|
||||
# Сервис анализа фотографий при помощи базы знаний
|
||||
|
||||
Сервис: http://kb.athene.tech/swagger-ui/index.html
|
||||
## Настройка и запуск
|
||||
|
||||
Ручная установка зависимостей:
|
||||
Требуемое окружение: Python 3.10+.
|
||||
|
||||
Настройка виртуальной среды и установка зависимостей:
|
||||
|
||||
```commandline
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
python3 -m venv --clear .venv
|
||||
# или
|
||||
python -m venv --clear .venv
|
||||
|
||||
Ручная установка зависимостей для mac с Apple Silicon:
|
||||
# для batch
|
||||
.venv\Scripts\activate.bat
|
||||
# для powershell
|
||||
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
|
||||
# для bash (в т.ч. mac os x)
|
||||
source .venv/bin/activate
|
||||
|
||||
```commandline
|
||||
pip install -r requirements-mac.txt
|
||||
python -m pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
Запуск:
|
||||
|
||||
```commandline
|
||||
main.py <Ontology UID> <Image Path>
|
||||
main.py 5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890 "test-data/lectionAudi/2021-03-12 13-48-31.JPG"
|
||||
python -m flask --app src/webApp.py run
|
||||
```
|
||||
|
||||
После этого в браузере необходимо перейти по ссылке <http://127.0.0.1:5000/>.
|
||||
|
||||
## Полезные ссылки
|
||||
|
||||
* REST-сервис работы с онтологиями: <http://kb.athene.tech/swagger-ui/index.html>.
|
||||
|
@ -1,63 +0,0 @@
|
||||
import numpy as np
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
|
||||
def is_ontology_exists(uid: str, url: str) -> bool:
|
||||
'''
|
||||
Проверяет, существует ли онтология в сервисе.
|
||||
@param uid: УИД онтологии.
|
||||
@param url: Базовый URL сервиса.
|
||||
'''
|
||||
list_ontologies = requests.get(url).json()['response']['items']
|
||||
for onto in list_ontologies:
|
||||
if onto['uid'] == uid:
|
||||
return True
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
def rename_entity(list_names: dict) -> dict:
|
||||
'''
|
||||
Нормализация названий объектов.
|
||||
@param list_names: Список названий объектов.
|
||||
'''
|
||||
temp_list = list()
|
||||
for entity in list_names.values():
|
||||
entity: str
|
||||
temp_list.append(entity.title().replace(' ', ''))
|
||||
return temp_list
|
||||
|
||||
|
||||
def get_entity_square(width: float, height: float) -> float:
|
||||
'''
|
||||
Получение площади занимаемой области.
|
||||
@param width: Ширина области в px.
|
||||
@param height: Высота области в px.
|
||||
'''
|
||||
return abs(width * height)
|
||||
|
||||
|
||||
def get_request_data(entities: dict, objects: np.ndarray, confs: np.ndarray, boxes: np.ndarray) -> tuple[list, list]:
|
||||
'''
|
||||
Формирование данных для сервиса онтологий.
|
||||
@param entities: Список имён объектов.
|
||||
@param results_ndarray: Результат распознавания объектов.
|
||||
'''
|
||||
classroom = 'classroom'
|
||||
entities = rename_entity(entities)
|
||||
object_properties = list()
|
||||
data_properties = list()
|
||||
|
||||
for entity_idx, entity in enumerate(entities):
|
||||
if (entity_idx in objects):
|
||||
object_properties.append({'domain': entity, 'property': 'locatedIn', 'range': classroom})
|
||||
else:
|
||||
object_properties.append({'domain': entity, 'property': 'notLocatedIn', 'range': classroom})
|
||||
|
||||
for object_idx, object in enumerate(objects):
|
||||
conf = confs[object_idx]
|
||||
box = boxes[object_idx]
|
||||
entity = entities[object.item()]
|
||||
data_properties.append({'domain': entity, 'property': 'hasArea', 'value': get_entity_square(float(box[2]), float(box[3]))})
|
||||
data_properties.append({'domain': entity, 'property': 'hasConfidence', 'value': float(conf)})
|
||||
|
||||
return object_properties, data_properties
|
@ -1,50 +0,0 @@
|
||||
absl-py==1.4.0
|
||||
astunparse==1.6.3
|
||||
cachetools==5.3.0
|
||||
certifi==2023.5.7
|
||||
charset-normalizer==3.1.0
|
||||
flatbuffers==23.5.9
|
||||
gast==0.4.0
|
||||
google-auth==2.18.1
|
||||
google-auth-oauthlib==1.0.0
|
||||
google-pasta==0.2.0
|
||||
grpcio==1.54.2
|
||||
h5py==3.8.0
|
||||
idna==3.4
|
||||
jax==0.4.10
|
||||
keras==2.12.0
|
||||
libclang==16.0.0
|
||||
Markdown==3.4.3
|
||||
MarkupSafe==2.1.2
|
||||
matplotlib==3.7.1
|
||||
ml-dtypes==0.1.0
|
||||
numpy==1.23.5
|
||||
oauthlib==3.2.2
|
||||
opencv-python==4.7.0.72
|
||||
opt-einsum==3.3.0
|
||||
packaging==23.1
|
||||
pandas==2.0.1
|
||||
Pillow==9.5.0
|
||||
protobuf==4.23.1
|
||||
psutil==5.9.5
|
||||
PyYAML==6.0
|
||||
pyasn1==0.5.0
|
||||
pyasn1-modules==0.3.0
|
||||
requests==2.30.0
|
||||
requests-oauthlib==1.3.1
|
||||
rsa==4.9
|
||||
scipy==1.10.1
|
||||
six==1.16.0
|
||||
tensorboard==2.12.3
|
||||
tensorboard-data-server==0.7.0
|
||||
tensorflow_macos==2.12.0
|
||||
tensorflow-estimator==2.12.0
|
||||
termcolor==2.3.0
|
||||
torch==2.0.1
|
||||
torchvision==0.15.2
|
||||
tqdm==4.65.0
|
||||
typing_extensions==4.5.0
|
||||
ultralytics==8.0.105
|
||||
urllib3==1.26.15
|
||||
Werkzeug==2.3.4
|
||||
wrapt==1.14.1
|
@ -1,52 +1,41 @@
|
||||
absl-py==1.4.0
|
||||
astunparse==1.6.3
|
||||
cachetools==5.3.0
|
||||
blinker==1.6.2
|
||||
certifi==2023.5.7
|
||||
charset-normalizer==3.1.0
|
||||
flatbuffers==23.5.9
|
||||
gast==0.4.0
|
||||
google-auth==2.18.1
|
||||
google-auth-oauthlib==1.0.0
|
||||
google-pasta==0.2.0
|
||||
grpcio==1.54.2
|
||||
h5py==3.8.0
|
||||
click==8.1.3
|
||||
colorama==0.4.6
|
||||
contourpy==1.1.0
|
||||
cycler==0.11.0
|
||||
filelock==3.12.2
|
||||
Flask==2.3.2
|
||||
fonttools==4.40.0
|
||||
idna==3.4
|
||||
jax==0.4.10
|
||||
keras==2.12.0
|
||||
libclang==16.0.0
|
||||
Markdown==3.4.3
|
||||
MarkupSafe==2.1.2
|
||||
itsdangerous==2.1.2
|
||||
Jinja2==3.1.2
|
||||
kiwisolver==1.4.4
|
||||
MarkupSafe==2.1.3
|
||||
matplotlib==3.7.1
|
||||
ml-dtypes==0.1.0
|
||||
numpy==1.23.5
|
||||
oauthlib==3.2.2
|
||||
mpmath==1.3.0
|
||||
networkx==3.1
|
||||
numpy==1.25.0
|
||||
opencv-python==4.7.0.72
|
||||
opt-einsum==3.3.0
|
||||
packaging==23.1
|
||||
pandas==2.0.1
|
||||
pandas==2.0.2
|
||||
Pillow==9.5.0
|
||||
protobuf==4.23.1
|
||||
psutil==5.9.5
|
||||
pyparsing==3.1.0
|
||||
python-dateutil==2.8.2
|
||||
pytz==2023.3
|
||||
PyYAML==6.0
|
||||
pyasn1==0.5.0
|
||||
pyasn1-modules==0.3.0
|
||||
requests==2.30.0
|
||||
requests-oauthlib==1.3.1
|
||||
rsa==4.9
|
||||
scipy==1.10.1
|
||||
requests==2.31.0
|
||||
scipy==1.11.0
|
||||
seaborn==0.12.2
|
||||
six==1.16.0
|
||||
tensorboard==2.12.3
|
||||
tensorboard-data-server==0.7.0
|
||||
tensorflow==2.12.0
|
||||
tensorflow-estimator==2.12.0
|
||||
tensorflow-intel==2.12.0
|
||||
tensorflow-io-gcs-filesystem==0.31.0
|
||||
termcolor==2.3.0
|
||||
sympy==1.12
|
||||
torch==2.0.1
|
||||
torchvision==0.15.2
|
||||
tqdm==4.65.0
|
||||
typing_extensions==4.5.0
|
||||
ultralytics==8.0.105
|
||||
urllib3==1.26.15
|
||||
Werkzeug==2.3.4
|
||||
wrapt==1.14.1
|
||||
typing_extensions==4.6.3
|
||||
tzdata==2023.3
|
||||
ultralytics==8.0.123
|
||||
urllib3==2.0.3
|
||||
Werkzeug==2.3.6
|
||||
|
@ -1,18 +1,18 @@
|
||||
import cv2 as cv
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
from main import img_size as size
|
||||
img_size = (1280, 720) # Размер изображения для нормализации.
|
||||
|
||||
def image_transform(image: np.ndarray) -> np.ndarray:
|
||||
'''
|
||||
Трансформирует изображение нужным образом.
|
||||
@param image: Исходная матрица с представлением изображения.
|
||||
'''
|
||||
image = cv.resize(image, (size[0], size[1]))
|
||||
image = cv.resize(image, (img_size[0], img_size[1]))
|
||||
return image[:, :, ::-1]
|
||||
|
||||
|
||||
def get_image_as_array(image_name: str) -> np.ndarray:
|
||||
def get_image_file_as_array(image_name: str) -> np.ndarray:
|
||||
'''
|
||||
Получает изображение из файла и нормализует его.
|
||||
@param image_name: Путь до изображения.
|
||||
@ -21,3 +21,13 @@ def get_image_as_array(image_name: str) -> np.ndarray:
|
||||
image: np.ndarray # приведение типов
|
||||
image = image_transform(image)
|
||||
return image
|
||||
|
||||
def get_image_buf_as_array(buf) -> np.ndarray:
|
||||
'''
|
||||
Получает изображение из буфера и нормализует его.
|
||||
@param image_name: Путь до изображения.
|
||||
'''
|
||||
image = cv.imdecode(buf, cv.IMREAD_COLOR)
|
||||
image: np.ndarray # приведение типов
|
||||
image = image_transform(image)
|
||||
return image
|
@ -2,31 +2,25 @@ import os
|
||||
import sys
|
||||
|
||||
import cv2 as cv
|
||||
import requests
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
import imageWorking
|
||||
import neuralNetwork
|
||||
import ontologyWorking
|
||||
|
||||
url = 'http://kb.athene.tech/api/1.0/ontology/'
|
||||
img_path = 'data'
|
||||
img_size = (1280, 720) # Размер изображения для нормализации.
|
||||
|
||||
|
||||
def analyze_file(uid: str, image_path: str) -> None:
|
||||
def analyze_base(ontology_uid: str, image: np.ndarray, queries: list[str]) -> tuple[2]:
|
||||
'''
|
||||
Анализирует файл и выводит результат в консоль.
|
||||
@param uid: УИД онтологии.
|
||||
@param url: Базовый URL сервиса.
|
||||
Базовая функция анализа файла и вывода результатов обработки.
|
||||
@param ontology_uid: УИД онтологии.
|
||||
@param image: Изображение.
|
||||
'''
|
||||
if not ontologyWorking.is_ontology_exists(uid, url):
|
||||
raise Exception(f'Онтология с uid {uid} не существует')
|
||||
if not os.path.isfile(image_path):
|
||||
raise Exception(f'Изображение {image_path} не существует')
|
||||
if image is None:
|
||||
raise Exception(f'Изображение не указано')
|
||||
model = neuralNetwork.load_model()
|
||||
|
||||
# Распознавание изображения.
|
||||
results = model.predict(source=imageWorking.get_image_as_array(image_path))
|
||||
results = model.predict(source=image)
|
||||
|
||||
# Создание аксиом онтологии на основе результатов распознавания.
|
||||
object_properties = list()
|
||||
@ -39,23 +33,32 @@ def analyze_file(uid: str, image_path: str) -> None:
|
||||
object_properties += request[0]
|
||||
data_properties += request[1]
|
||||
|
||||
# Формирование данных для запроса к сервису работы с онтологиями.
|
||||
data = {
|
||||
'data':
|
||||
{
|
||||
'objectPropertyAssertions': object_properties,
|
||||
'dataPropertyAssertions': data_properties
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Выполнение запроса к сервису работы с онтологиями
|
||||
response = ontologyWorking.analyze(ontology_uid, object_properties, data_properties, queries)
|
||||
|
||||
return results, response
|
||||
|
||||
|
||||
def analyze_file(ontology_uid: str, image_path: str) -> None:
|
||||
'''
|
||||
Анализирует файл и выводит результат в консоль.
|
||||
@param ontology_uid: УИД онтологии.
|
||||
@param image_path: Путь до изображения.
|
||||
'''
|
||||
if not os.path.isfile(image_path):
|
||||
raise Exception(f'Изображение {image_path} не существует')
|
||||
image = imageWorking.get_image_file_as_array(image_path)
|
||||
queries = [ 'QueryGetNotEmpty', 'QueryGetCheck', 'QueryGetEmpty' ]
|
||||
|
||||
# Распознавание изображения.
|
||||
results, response = analyze_base(ontology_uid, image, queries)
|
||||
|
||||
result = {
|
||||
'QueryGetNotEmpty': '',
|
||||
'QueryGetCheck': '',
|
||||
'QueryGetEmpty': ''
|
||||
}
|
||||
params = '&'.join([f'names={query}' for query in result.keys()])
|
||||
|
||||
# Выполнение запроса.
|
||||
response = requests.post(url + f'{uid}/query/multi?{params}', json=data).json()
|
||||
if response['error']:
|
||||
raise Exception(response['error'])
|
||||
for query in response['response']:
|
||||
@ -79,6 +82,7 @@ def analyze_file(uid: str, image_path: str) -> None:
|
||||
cv.waitKey(0)
|
||||
cv.destroyAllWindows()
|
||||
|
||||
|
||||
# Точка входа в приложение.
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
if len(sys.argv) != 3:
|
128
src/ontologyWorking.py
Normal file
128
src/ontologyWorking.py
Normal file
@ -0,0 +1,128 @@
|
||||
import numpy as np
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
|
||||
url = 'http://kb.athene.tech/api/1.0/ontology/'
|
||||
|
||||
|
||||
def is_ontology_exists(ontology_uid: str, url: str) -> bool:
|
||||
'''
|
||||
Проверяет, существует ли онтология в сервисе.
|
||||
@param ontology_uid: УИД онтологии.
|
||||
@param url: Базовый URL сервиса.
|
||||
'''
|
||||
list_ontologies = requests.get(url).json()
|
||||
list_ontologies = list_ontologies['response']['items']
|
||||
for onto in list_ontologies:
|
||||
if onto['uid'] == ontology_uid:
|
||||
return True
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
def upload_ontology(name: str, file_buf) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Загружает файл.
|
||||
:param name: Имя файла.
|
||||
:param file_buf: Содержимое файла.
|
||||
:return: УИД загруженной онтологии.
|
||||
"""
|
||||
files = {'file': file_buf}
|
||||
response = requests.post(f'{url}?name={name}', files=files)
|
||||
response = response.json()
|
||||
return response['response']['uid']
|
||||
|
||||
|
||||
def delete_ontology(ontology_uid: str) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
Загружает файл.
|
||||
:param name: Имя файла.
|
||||
:param file_buf: Содержимое файла.
|
||||
:return: УИД загруженной онтологии.
|
||||
"""
|
||||
response = requests.delete(url + ontology_uid)
|
||||
response = response.json()
|
||||
return False if response['error'] else True
|
||||
|
||||
|
||||
def rename_entity(list_names: dict) -> dict:
|
||||
'''
|
||||
Нормализация названий объектов.
|
||||
@param list_names: Список названий объектов.
|
||||
'''
|
||||
temp_list = list()
|
||||
for entity in list_names.values():
|
||||
entity: str
|
||||
temp_list.append(entity.title().replace(' ', ''))
|
||||
return temp_list
|
||||
|
||||
|
||||
def get_entity_square(width: float, height: float) -> float:
|
||||
'''
|
||||
Получение площади занимаемой области.
|
||||
@param width: Ширина области в px.
|
||||
@param height: Высота области в px.
|
||||
'''
|
||||
return abs(width * height)
|
||||
|
||||
|
||||
def get_request_data(entities: dict, objects: np.ndarray, confs: np.ndarray, boxes: np.ndarray) -> tuple[list, list]:
|
||||
'''
|
||||
Формирование данных для сервиса онтологий.
|
||||
@param entities: Список имён объектов.
|
||||
@param results_ndarray: Результат распознавания объектов.
|
||||
'''
|
||||
classroom = 'classroom'
|
||||
entities = rename_entity(entities)
|
||||
object_properties = list()
|
||||
data_properties = list()
|
||||
|
||||
for entity_idx, entity in enumerate(entities):
|
||||
if (entity_idx in objects):
|
||||
object_properties.append(
|
||||
{'domain': entity, 'property': 'locatedIn', 'range': classroom})
|
||||
else:
|
||||
object_properties.append(
|
||||
{'domain': entity, 'property': 'notLocatedIn', 'range': classroom})
|
||||
|
||||
for object_idx, object in enumerate(objects):
|
||||
conf = confs[object_idx]
|
||||
box = boxes[object_idx]
|
||||
entity = entities[object.item()]
|
||||
data_properties.append(
|
||||
{'domain': entity,
|
||||
'property': 'hasArea',
|
||||
'value': get_entity_square(float(box[2]), float(box[3]))})
|
||||
data_properties.append(
|
||||
{'domain': entity,
|
||||
'property': 'hasConfidence',
|
||||
'value': float(conf)})
|
||||
|
||||
return object_properties, data_properties
|
||||
|
||||
|
||||
def analyze(ontology_uid: str, object_properties: list, data_properties: list, queries: list[str]) -> tuple[2]:
|
||||
'''
|
||||
Базовая функция анализа.
|
||||
@param ontology_uid: УИД онтологии.
|
||||
@param object_properties: Объектные свойства.
|
||||
@param data_properties: Свойства данных.
|
||||
@param queries: Список запросов для запуска.
|
||||
'''
|
||||
if not is_ontology_exists(ontology_uid, url):
|
||||
raise Exception(f'Онтология с uid {ontology_uid} не существует')
|
||||
|
||||
# Формирование данных для запроса к сервису работы с онтологиями.
|
||||
data = {
|
||||
'data':
|
||||
{
|
||||
'objectPropertyAssertions': object_properties,
|
||||
'dataPropertyAssertions': data_properties
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
params = '&'.join([f'names={query}' for query in queries])
|
||||
|
||||
# Выполнение запроса.
|
||||
response = requests.post(
|
||||
url + f'{ontology_uid}/query/multi?{params}', json=data).json()
|
||||
|
||||
return response
|
58
src/webApp.py
Normal file
58
src/webApp.py
Normal file
@ -0,0 +1,58 @@
|
||||
import base64
|
||||
import cv2 as cv
|
||||
from flask import Flask, redirect, request
|
||||
import numpy
|
||||
from imageWorking import get_image_buf_as_array
|
||||
from main import analyze_base
|
||||
from ontologyWorking import delete_ontology, upload_ontology
|
||||
|
||||
app = Flask(__name__, static_folder="../static", static_url_path="/")
|
||||
|
||||
|
||||
@app.route("/")
|
||||
def main():
|
||||
return redirect('index.html')
|
||||
|
||||
|
||||
@app.route("/analyze", methods=["POST"])
|
||||
def analyze():
|
||||
# Первоначальные проверки.
|
||||
if 'image' not in request.files or request.files['image'].filename == '':
|
||||
return {
|
||||
'success': False,
|
||||
'error': 'Укажите изображение',
|
||||
}
|
||||
|
||||
ontology_uid = '5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890'
|
||||
remove_ontology = False
|
||||
if 'ontology' in request.files and request.files['ontology'].filename != '':
|
||||
ontology_uid = upload_ontology(
|
||||
request.files['ontology'].filename, request.files['ontology'])
|
||||
remove_ontology = True
|
||||
|
||||
# Подготовка исходного изображения.
|
||||
image_source = request.files['image'].read()
|
||||
image_source = numpy.fromstring(image_source, numpy.uint8)
|
||||
image_source = get_image_buf_as_array(image_source)
|
||||
|
||||
# Подготовка прочих данных и выполнение запроса.
|
||||
queries = request.form['queries'].split(
|
||||
',') if request.form['queries'] is not None else []
|
||||
results, response = analyze_base(ontology_uid, image_source, queries)
|
||||
|
||||
# Если требуется, чистим за собой.
|
||||
if remove_ontology:
|
||||
delete_ontology(ontology_uid)
|
||||
|
||||
# Подготовка изображения с ответом.
|
||||
image_result = results[0].plot()
|
||||
image_result = cv.cvtColor(image_result, cv.COLOR_BGR2RGB)
|
||||
image_result = cv.imencode(".jpg", image_result)[1]
|
||||
image_result = base64.b64encode(image_result).decode("utf-8")
|
||||
|
||||
# Вывод ответа.
|
||||
return {
|
||||
'success': True,
|
||||
'data': response,
|
||||
'image': image_result,
|
||||
}
|
73
static/index.html
Normal file
73
static/index.html
Normal file
@ -0,0 +1,73 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en" class="h-100">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8" />
|
||||
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
|
||||
<title>Анализ аудиторий</title>
|
||||
<link
|
||||
href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0/dist/css/bootstrap.min.css"
|
||||
rel="stylesheet"
|
||||
integrity="sha384-9ndCyUaIbzAi2FUVXJi0CjmCapSmO7SnpJef0486qhLnuZ2cdeRhO02iuK6FUUVM"
|
||||
crossorigin="anonymous"
|
||||
/>
|
||||
<script
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0/dist/js/bootstrap.bundle.min.js"
|
||||
integrity="sha384-geWF76RCwLtnZ8qwWowPQNguL3RmwHVBC9FhGdlKrxdiJJigb/j/68SIy3Te4Bkz"
|
||||
crossorigin="anonymous"
|
||||
></script>
|
||||
<link rel="stylesheet" href="style.css" />
|
||||
<script src="site.js"></script>
|
||||
</head>
|
||||
|
||||
<body class="bg-body-secondary h-100">
|
||||
<div id="wrapper" class="d-flex align-items-center">
|
||||
<div class="container py-3">
|
||||
<div class="card">
|
||||
<div class="card-body">
|
||||
<div class="row">
|
||||
<div class="col-lg">
|
||||
<p class="alert alert-info">Загрузите изображение и, если требуется, собственную онтологию для анализа.</p>
|
||||
<form id="uploadForm" action="analyze">
|
||||
<div class="my-3">
|
||||
<label for="image" class="form-label">Изображение для анализа</label>
|
||||
<input type="file" class="form-control" name="image" id="image" />
|
||||
</div>
|
||||
<div class="my-3">
|
||||
<label for="ontology" class="form-label">Онтология предметной области</label>
|
||||
<input type="file" class="form-control" name="ontology" id="ontology" aria-describedby="ontologyHelp" />
|
||||
<div id="ontologyHelp" class="form-text">Для анализа заполненности аудиторий оставьте это поле пустым.</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="my-3">
|
||||
<label for="queries" class="form-label">Набор запросов для запуска</label>
|
||||
<input
|
||||
type="text"
|
||||
class="form-control"
|
||||
name="queries"
|
||||
id="queries"
|
||||
aria-describedby="queriesHelp"
|
||||
value="QueryGetNotEmpty,QueryGetCheck,QueryGetEmpty"
|
||||
/>
|
||||
<div id="queriesHelp" class="form-text">Для анализа заполненности аудиторий не изменяйте это поле.</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="my-3">
|
||||
<button type="submit" class="btn btn-primary">Отправить</button>
|
||||
</div>
|
||||
</form>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="col-lg">
|
||||
<div id="loaderWrapper" class="d-none">
|
||||
<div class="spinner-border text-primary" role="status">
|
||||
<span class="visually-hidden">Загрузка...</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<img src="none.png" alt="Результат" id="imgslot" class="w-100" />
|
||||
<div id="queriesResult"></div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
BIN
static/none.png
Normal file
BIN
static/none.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 13 KiB |
53
static/site.js
Normal file
53
static/site.js
Normal file
@ -0,0 +1,53 @@
|
||||
const renderResultMarkup = (query, result) =>
|
||||
`
|
||||
<h1 class="display-6">${query}</h1>
|
||||
<table class="table table-bordered table-striped">
|
||||
<tr>
|
||||
${result.columns.map((column) => `<th>${column}</th>`).join('')}
|
||||
</tr>
|
||||
${result.rows.map(
|
||||
(row) =>
|
||||
`<tr>${Object.entries(row)
|
||||
.map(([key, value]) => `<td>${value.value}</td>`)
|
||||
.join('')}</tr>`,
|
||||
)}
|
||||
</table>`;
|
||||
|
||||
const processAnalyzeResult = (data) => {
|
||||
const img = document.getElementById('imgslot');
|
||||
const queriesResult = document.getElementById('queriesResult');
|
||||
|
||||
img.src = 'none.png';
|
||||
if (data.image) {
|
||||
img.src = 'data:image/jpg;base64,' + data.image;
|
||||
}
|
||||
|
||||
queriesResult.innerHTML = '';
|
||||
if (data.data && data.data.response) {
|
||||
for (const [query, result] of Object.entries(data.data.response)) {
|
||||
queriesResult.innerHTML += renderResultMarkup(query, result);
|
||||
}
|
||||
} else if (data.data && data.data.error) {
|
||||
queriesResult.innerHTML = `<div class="alert alert-danger">${JSON.stringify(data.data.error)}</div>`;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
const handleFormSubmit = (event) => {
|
||||
event.preventDefault();
|
||||
const data = new FormData(event.target);
|
||||
const loaderWrapper = document.getElementById('loaderWrapper');
|
||||
loaderWrapper.classList.remove('d-none');
|
||||
fetch('/analyze', { method: 'POST', body: data })
|
||||
.then((res) => res.json())
|
||||
.then(processAnalyzeResult)
|
||||
.catch(() => {
|
||||
alert('Произошла внутренняя ошибка.');
|
||||
})
|
||||
.finally(() => {
|
||||
loaderWrapper.classList.add('d-none');
|
||||
});
|
||||
};
|
||||
|
||||
document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
|
||||
document.getElementById('uploadForm').addEventListener('submit', handleFormSubmit);
|
||||
});
|
15
static/style.css
Normal file
15
static/style.css
Normal file
@ -0,0 +1,15 @@
|
||||
#wrapper {
|
||||
min-height: 100%;
|
||||
}
|
||||
|
||||
#loaderWrapper {
|
||||
position: absolute;
|
||||
left: 0;
|
||||
right: 0;
|
||||
top: 0;
|
||||
bottom: 0;
|
||||
background-color: #33333333;
|
||||
display: flex;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
align-items: center;
|
||||
}
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user