计算机视觉-Flask框架-SQLite数据库-图像展示与筛选-开发示例

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visulization/

__MACOSX/._visulization

220B

visulization/database_setup.py

605B

visulization/static/

visulization/instance/

visulization/app.py

1.64KB

visulization/templates/

visulization/static/images/

visulization/instance/images.db

8KB

visulization/templates/index.html

3.4KB

visulization/templates/.DS_Store

6KB

__MACOSX/visulization/templates/._.DS_Store

120B

visulization/static/images/img_1.jpg

221.76KB

visulization/static/images/img_2.jpg

441.01KB

visulization/static/images/img_3.jpg

441.01KB

资源内容介绍

内容概要：本资源包含了一个完整的示例项目，通过使用Flask框架和SQLite数据库，展示如何构建一个简单的图像展示与标签筛选的前后端应用。具体功能包括：在网页上显示图像，提供图像浏览功能，以及根据标签（位置偏差类别和场景）筛选图像的功能。使用场景及目标：- 机器学习项目：方便展示和筛选训练数据集。- 数据标注项目：管理和浏览已标注的图像及其标签。- 教学示例：作为Web开发和数据库管理课程的教学案例。使用方法：- 下载并解压资源文件。- 按照提供的环境部署和运行步骤，设置Python环境并安装必要的库。- 运行数据库设置脚本，初始化并填充示例数据。- 启动Flask应用，并在浏览器中访问应用页面。其他说明：资源文件中包含完整的项目代码，包括数据库设置脚本、Flask应用脚本以及HTML模板文件。示例数据为静态图像和标签，可根据实际需求进行替换和扩展

from flask import Flask, jsonify, request, render_templatefrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyfrom flask_cors import CORSapp = Flask(__name__)CORS(app)app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///images.db'app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = Falsedb = SQLAlchemy(app)class Image(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) image_path = db.Column(db.String(100), nullable=False) position_deviation = db.Column(db.String(20), nullable=False) scene = db.Column(db.String(20), nullable=False)@app.route('/')def index(): return render_template('index.html')@app.route('/api/images', methods=['GET'])def get_images(): images = Image.query.all() result = [ { 'id': img.id, 'image_path': img.image_path, 'position_deviation': img.position_deviation, 'scene': img.scene } for img in images ] return jsonify(result)@app.route('/api/images/filter', methods=['POST'])def filter_images(): data = request.json position_deviation = data.get('position_deviation') scene = data.get('scene') query = Image.query if position_deviation: query = query.filter_by(position_deviation=position_deviation) if scene: query = query.filter_by(scene=scene) images = query.all() result = [ { 'id': img.id, 'image_path': img.image_path, 'position_deviation': img.position_deviation, 'scene': img.scene } for img in images ] return jsonify(result)if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

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