Добавление динамически обновляемой таблицы HTML с использованием Socket.IO/AJAX в HTML ⇐ Python

[Anonymous]

По сути, я хочу обновить интерфейс в соответствии со сценарием, который я записал для постоянного поиска изменений в обнаруженных лицах. После запуска вышеуказанного приложения и отображения ошибок в виде таблицы и постоянного отслеживания обновлений на регулярной основе без перезагрузки страницы мне трудно понять, как динамически обновлять таблицу с учетом обнаруженных изменений. Я подумывал использовать для этого Socket.io или AJAX.
Вот мои глобальные значения.
from flask import Flask, flash, Response, jsonify
from flask import render_template, request, redirect, url_for, session
from flask_mysqldb import MySQL
import mysql.connector
import cv2
import face_recognition
import numpy as np
from flask_socketio import SocketIO, send

app = Flask(__name__)

camera = cv2.VideoCapture(0)

jk_image = face_recognition.load_image_file("jk/jk.jpg")
jk_face_encoding = face_recognition.face_encodings(jk_image)[0]

known_face_encodings = [jk_face_encoding]
known_face_names = ["jk"]

face_locations = []
face_encodings = []

global face_names
face_names = []

process_this_frame = True

Вот моя функция распознавания лиц.
def gen_frames():
while True:
success, frame = camera.read() # read the camera frame
if not success:
break
else:
small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1]

face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations)
face_names = []
for face_encoding in face_encodings:
name = "Unknown"

matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
print(matches)

if matches != [True]:
print("Unknown face detected")

face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)
best_match_index = np.argmin(face_distances)
if matches[best_match_index]:
name = known_face_names[best_match_index]

face_names.append(name)
print(face_names)

x = len(face_names)
if x > 1:
print("Multiple faces")

for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
top *= 4
right *= 4
bottom *= 4
left *= 4

cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)

cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), cv2.FILLED)
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), font, 1.0, (255, 255, 255), 1)

ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)
frame = buffer.tobytes()
yield (b'--frame\r\n'
b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n')

@app.route('/facerecog')
def facerecog():
return render_template('facerecog.html', face_names=face_names)

@app.route('/video_feed')
def video_feed():
return Response(gen_frames(), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

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

вот HTML



Remark


{{face_names}} is from here





Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/713 ... ax-in-html