OpenCV-Python实战（21）——OpenCV人脸检测项目在Web端的部署0. 前言1. OpenCV 人脸检测项目在 Web 端的部署1.1 解析请求并构建响应1.2 构建请求进行测试2. 根据获得的响应信息在客户端绘制检测框3. 在服务器端绘制检测框并返回小结系列链接0. 前言将OpenCV计算机视觉项目部署在Web端一个有趣的话题，部署在Web端的优势之一是不需要安装任何应用，只需要访问地址就可以访问应用。在本文中，我们使用Python Web框架创建并部署一个完整的Web人脸检测应用程序，在项目中我们将学习到如何处理来自浏览器的不同请求方式(例如GET和POST等)，以及如何实战使用OpenCV和Flask创建Web人脸检测API。1. OpenCV 人脸检测项目在 Web 端的部署本节中将使用Python Web框架创建并部署一个完整的Web人脸检测应用程序，此程序不仅可以处理本地图片(利用request.files['image'])，同时也可以用于处理来自网络中的图片(利用request.args.get('url'))。1.1 解析请求并构建响应在此实战中，我们将看到如何使用OpenCV和Flask创建一个Web人脸检测API