开篇导言
场景痛点
"某汽车零部件厂每月因人工质检遗漏损失300万,直到部署了基于Python的视觉检测系统..."
- 传统质检效率低下、本钱高昂
- 深度学习技能带来的产业厘革
- Python在视觉识别范畴的独特上风
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一、技能架构解析
1.1 系统组成模块
图表
代码
下载
检测结果
图像收罗
预处置惩罚
深度学习模型
业务逻辑
可视化输出
1.2 技能选型对比
模块 可选方案 本次选择 上风 图像处置惩罚 OpenCV/PIL/Scikit-image OpenCV 4.8 实时性能优异,工业级稳定性 深度学习框架 PyTorch/TensorFlow TensorFlow 动态图易调试,生态美满 部署工具 Flask/FastAPI/Gradio Flask 快速构建演示界面
核心代码
from flask import Flask, request, render_template, redire
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