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Deep Learning Web Service Project 1 - Basics. Object Detect Defective Product Identification

밑에 분들하고 비슷한 에러네요...

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smallchange5037

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아이오닉 웹앱 클라이언트 챕터에서

웹앱 웹서비스 테스트를 수행하고 있는데요.

아이오닉 로컬호스트에서는 실행이 잘되는데,

플라스크 실행해서 플라스크 서버를 들어가면 문제가 생깁니다.

크롬으로 플라스크 서버 192.168.0.10:5000을 입력해서 들어가면, 

(저는 이상하게 0.0.0.0으로 app run을 해도 192.168.0.10:5000으로 호스트가 뜹니다.)

Method Not Allowed

The method is not allowed for the requested URL.

이런 메세지가 나오구요.

@app.route('/dnn/yolo', methods=['POST'])

위 코드를

@app.route('/dnn/yolo', methods=['GET', 'POST'])

으로 바꾸면, key error 'model'이 나오는데요...

뭔가 틀렸나싶어 예제코드를 아무리 붙여봐도 안되는데.ㅠㅠ

뭐가 잘못되었는지를 모르겠습니다...

flask 버전을 1.1.1로 바꿔도 안되고...

브라우저를 웨일이나 인터넷익스플로러로 해도 안되고...

몇시간째 헤매고 있네요..ㅠ

key error 모델에러는 다음과 같이 나구요..

werkzeug.exceptions.BadRequestKeyError

werkzeug.exceptions.BadRequestKeyError: 400 Bad Request: The browser (or proxy) sent a request that this server could not understand. KeyError: 'model'

Traceback (most recent call last)

werkzeug.exceptions.BadRequestKeyError: 400 Bad Request: The browser (or proxy) sent a request that this server could not understand. KeyError: 'model'
The debugger caught an exception in your WSGI application. You can now look at the traceback which led to the error.

To switch between the interactive traceback and the plaintext one, you can click on the "Traceback" headline. From the text traceback you can also create a paste of it. For code execution mouse-over the frame you want to debug and click on the console icon on the right side.

You can execute arbitrary Python code in the stack frames and there are some extra helpers available for introspection:

아래는 flask main.py 코드입니다.

from flask import Flask, request, Response, jsonify
import base64
from flask_cors import CORS
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
from io import BytesIO

confthres=0.5
nmsthres=0.1

app = Flask(__name__)
CORS(app)

@app.route('/dnn/yolo', methods=['GET', 'POST'])

def main():
    model = request.form['model']
    if model == 'apple':
        labelsPath="./model/classes.names"   
        configpath="./model/apple-train-yolo.cfg" 
        weightspath="./model/apple-train-yolo_final.weights"  
    else:       
        labelsPath="./model/coco.names"   
        configpath="./model/yolov3.cfg" 
        weightspath="./model/yolov3.weights"  

    print("[INFO] loading ", model.upper(), " models...")
    LABELS = open(labelsPath).read().strip().split("\n")
    net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(configpath, weightspath) 

    file = request.form['image']
    starter = file.find(',')
    image_data = file[starter+1:]
    image_data = bytes(image_data, encoding="ascii")
    img = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image_data))) 
    #img = cv2.imread('./dog.jpg')
    npimg=np.array(img)
    image=npimg.copy()
    image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    (H, W) = image.shape[:2]

    ln = net.getLayerNames()
    ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416),
                                 swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    layerOutputs = net.forward(ln)

    boxes = []
    confidences = []
    classes = []
    results = [] 

    for output in layerOutputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            classID = np.argmax(scores)
            confidence = scores[classID]

            if confidence > confthres:
                box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
                (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")

                x = int(centerX - (width / 2))
                y = int(centerY - (height / 2))

                boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
                confidences.append(float(confidence))
                classes.append({ 'id': int(classID), 'name': LABELS[classID] })

    idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confthres,
                            nmsthres)

    if len(idxs) > 0:
        for i in idxs.flatten():
            results.append({ 'class': classes[i], 'confidence': confidences[i], 'bbox': boxes[i] })

    return jsonify(results)

# start flask app
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

IONIC 구글-앱-엔진 pwa flask

Answer 1

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nomad

안녕하세요?

답변이 늦어졌네요.

일단 192...는 현재 실행 중인 장치의 내부망 주소입니다. 그러므로 그 아이피에서 실행되는 것은 정상입니다.

post방식을 사용하지 안고 get방식을 사용하면 파라미터로 model값을 보내줘야합니다.

예제에 있는 내용데로 실행해 보세요.

감사합니다. 

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