[python] Flask와 TensorFlow를 이용한 이미지 인식 애플리케이션 구현 방법

18 Dec 2023

python

인터넷에서 다양한 이미지 인식 애플리케이션들을 본 적이 있을 것입니다. 그 중 많은 서비스들이 Flask 웹 프레임워크와 TensorFlow를 이용하여 구현되었습니다.

이번 글에서는 Flask와 TensorFlow를 이용하여 간단한 이미지 인식 애플리케이션을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 모델 구축 및 학습 코드 예시
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(training_images, training_labels, epochs=5)

2. Flask를 사용하여 웹 애플리케이션 개발

이제 Flask를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발합니다. Flask를 이용하면 간단하게 웹 서비스를 구축할 수 있습니다.

from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run()

3. 이미지 업로드 및 인식 기능 구현

웹 애플리케이션에 이미지 업로드 및 인식 기능을 구현합니다. 사용자가 업로드한 이미지를 모델에 입력하여 결과를 출력할 수 있도록 합니다.

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    file = request.files['file']
    # 이미지 처리 및 모델 예측 로직 추가
    return prediction

4. 웹 애플리케이션 테스트 및 배포

마지막으로 애플리케이션을 로컬 환경에서 테스트하고, 필요에 따라 웹 서버에 배포하는 방법에 대해 알아봅니다.

본 글에서는 Flask와 TensorFlow를 이용하여 간단한 이미지 인식 애플리케이션을 구현하는 방법에 대해 살펴보았습니다. TensorFlow 모델을 구축하고 Flask를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하는 방법을 통해 실제 서비스에 적용할 수 있는 경험을 쌓을 수 있을 것입니다.

목차

1. TensorFlow의 기본 개념 및 이미지 분류 모델 구축

2. Flask를 사용하여 웹 애플리케이션 개발

3. 이미지 업로드 및 인식 기능 구현

4. 웹 애플리케이션 테스트 및 배포