testing/app.py

   1 #!/usr/bin/env python3
   2 import connexion
   3 import logging
   4
   5 import argparse
   6 import json
   7 import time
   8 import os
   9
  10 from flask import current_app, make_response
  11
  12 import pandas as pd
  13 import numpy as np
  14
  15 from acumos.wrapped import load_model
  16 import base64
  17
  18
  19 def generate_image_df(path_image="", bin_stream=b""):
  20     # munge stream and mimetype into input sample
  21     if path_image and os.path.exists(path_image):
  22         bin_stream = open(path_image, 'rb').read()
  23     # bin_stream = base64.b64encode(bin_stream)
  24     # if type(bin_stream) == bytes:
  25     #     bin_stream = bin_stream.decode()
  26     return pd.DataFrame([['image/jpeg', bin_stream]], columns=["mime_type", "image_binary"])
  27
  28
  29 def transform(mime_type, image_binary):
  30     app = current_app
  31     time_start = time.clock()
  32     image_read = image_binary.stream.read()
  33     X = generate_image_df(bin_stream=image_read)
  34
  35     pred_out = None
  36     if app.model_detect is not None:    # first translate to input type
  37         type_in = app.model_detect.transform._input_type
  38         detect_in = type_in(*tuple(col for col in X.values.T))
  39         pred_out = app.model_detect.transform.from_wrapped(detect_in)
  40     if app.model_proc is not None and pred_out is not None:  # then transform to output type
  41         pred_out = app.model_proc.transform.from_pb_msg(pred_out.as_pb_msg()).as_wrapped()
  42     time_stop = time.clock()-time_start
  43
  44     pred = None
  45     if pred_out is not None:
  46         pred = pd.DataFrame(list(zip(*pred_out)), columns=pred_out._fields)
  47         pred['image_binary'] = pred['image_binary'].apply(lambda x: base64.b64encode(x).decode())
  48     retStr = json.dumps(pred.to_dict(orient='records'), indent=4)
  49
  50     # formulate response
  51     resp = make_response((retStr, 200, {}))
  52     # allow 'localhost' from 'file' or other;
  53     # NOTE: DO NOT USE IN PRODUCTION!!!
  54     resp.headers['Access-Control-Allow-Origin'] = '*'
  55     print(retStr[:min(200, len(retStr))])
  56     # print(pred)
  57     return resp
  58
  59
  60 if __name__ == '__main__':
  61     parser = argparse.ArgumentParser()
  62     parser.add_argument('-p', "--port", type=int, default=8884, help='port to launch the simple web server')
  63     parser.add_argument('-d', "--modeldir_detect", type=str, default='../model_detect', help='model directory for detection')
  64     parser.add_argument('-a', "--modeldir_analyze", type=str, default='../model_pix', help='model directory for detection')
  65     pargs = parser.parse_args()
  66
  67     print("Configuring local application... {:}".format(__name__))
  68     logging.basicConfig(level=logging.INFO)
  69     app = connexion.App(__name__)
  70     app.add_api('swagger.yaml')
  71     # example usage:
  72     #     curl -F image_binary=@test.jpg -F mime_type="image/jpeg" "http://localhost:8885/transform"
  73
  74     app.app.model_detect = None
  75     if pargs.modeldir_detect:
  76         if not os.path.exists(pargs.modeldir_detect):
  77             print("Failed loading of detect model '{:}' even though it was specified...".format(pargs.modeldir_detect))
  78         else:
  79             print("Loading detect model... {:}".format(pargs.modeldir_detect))
  80             app.app.model_detect = load_model(pargs.modeldir_detect)
  81
  82     app.app.model_proc = None
  83     if pargs.modeldir_analyze:
  84         if not os.path.exists(pargs.modeldir_analyze):
  85             print("Failed loading of processing model '{:}' even though it was specified...".format(
  86                 pargs.modeldir_analyze))
  87         else:
  88             print("Loading processing model... {:}".format(pargs.modeldir_analyze))
  89             app.app.model_proc = load_model(pargs.modeldir_analyze)
  90
  91     # run our standalone gevent server
  92     app.run(port=pargs.port) #, server='gevent')