FastApi-快速入门 加入逻辑 二张图片的比对 2

加入图片相似度功能

getpic进行网络图片保存在本地

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import uuid
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO


# 对图片进行统一化处理
def get_thum(image, size=(64, 64), greyscale=False):
    if image is None:
        raise ValueError("Cannot process None image")
    image = image.resize(size, Image.ANTIALIAS)
    if greyscale:
        image = image.convert('L')
    return image


def getpic(image_url):
    random_filename = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'
    try:
        response = requests.get(image_url)
        if response.status_code == 200:
            image_content = response.content
            image_stream = BytesIO(image_content)
            image = Image.open(image_stream)
            save_path = random_filename
            image.save(save_path)
            print(f'图片已保存到：{os.path.abspath(save_path)}')
            # 这里应该返回 Image 对象，而不是文件路径
            # 但是由于我们稍后要关闭文件，所以返回文件路径，并在需要时重新打开
            return save_path
        else:
            print('无法获取图片，服务器响应码：', response.status_code)
    except requests.exceptions.InvalidURL as e:
        print(f"Invalid URL: {e}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"An error occurred while making the request: {e}")

    # 计算图片的余弦距离（实际上计算的是余弦相似度）


def similarity_pics(image_path1, image_path2):
    # 打开图像文件并获取 Image 对象
    image1 = Image.open(image_path1).convert('L')
    image2 = Image.open(image_path2).convert('L')

    # 确保图像是相同的大小和模式（例如，都是 RGB 或都是 L（灰度））
    # 这里我们假设图像已经是相同的大小，因为它们都经过了 get_thum 的处理

    # 将图像转换为向量
    # 注意：这里的实现方式可能需要更改，因为直接将像素值平均可能不是最佳方式
    # 通常，您可能会将图像转换为特征向量，使用例如 SIFT、SURF 或其他图像特征提取方法
    vectors = [list(map(int, image1.getdata())), list(map(int, image2.getdata()))]

    # 计算向量的余弦相似度
    a, b = vectors
    a_norm = sum([x ** 2 for x in a]) ** 0.5
    b_norm = sum([x ** 2 for x in b]) ** 0.5
    dot_product = sum(a_i * b_i for a_i, b_i in zip(a, b))
    similarity = dot_product / (a_norm * b_norm)

    return similarity

接口代码：

import os
import uvicorn
from fastapi import FastAPI, Form
from twopics import  similarity_pics, getpic
app = FastAPI()

@app.get("/")
async def index():
    """
    注册一个根路径
    :return:
    """
    return {"message": "自定义请求"}


@app.post("/")
async def login(pic1: str = Form(...), pic2: str = Form(...)):
    image1 = getpic(pic1)
    image2 = getpic(pic2)
    re = similarity_pics(image1, image2)
    os.remove(image1)
    os.remove(image2)
    return {"re": re,"brief":'图片相似度'}

@app.get("/about")
async def about():
    """
    项目信息
    :return:
    """
    return {
        "app_name": "人工智能识别",
        "app_version": "v0.0.1"
    }


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8222)

调试