Python Flask / OpenCV:如何在请求之间缓存任意(OpenCV)对象?

时间:2019-04-02 12:03:47

标签: python opencv flask flask-cache

在以下代码段中,我有一个普通的Flask应用程序,它从另一个python模块(也在下面)中调用一个函数。

我希望使用(例如)Flask-Cache将(慢/昂贵/任意)函数缓存在内存中,以便在请求之间可以使用其数据。我以为数据本身是静态的,但我认为它们是OpenCV关键点检测器对象(例如SIFT,SURF,ORB等),这意味着它们的地址在请求之间不断变化-正是这些对象为缓存。

main.py

# Run as
# python main.py

from flask import Flask, jsonify
from flask_cache import Cache
import backer
app = Flask(__name__)

@app.route('/get-result')
def get_result():
    cached_results = backer.do_some_work()
    return jsonify({'response': cached_results})

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='localhost', port=8080, debug=True, threaded=True)

backer.py中,我有:

import time

from flask import Flask
from flask_cache import Cache

app = Flask(__name__)
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'})

import cv2
import numpy as np

@cache.cached(timeout=300, key_prefix='all_comments')
def get_all_comments():
    comments = range(10000)
    time.sleep(2)  # do_serious_dbio()
    print 'cache complete'

    if not cache.get('detector'):
        detector = cv2.ORB_create()
        cache.set('detector',detector)
    else:
        detector = cache.get('detector')

    return comments, detector

def do_some_work():
    cached, detector = get_all_comments()

    work_done = [2.0 * c for c in cached]

    print detector

    image = np.random.randint(255, size=(128, 128, 3), dtype=np.uint8)
    kp, des = detector.detectAndCompute(image, None)

    return work_done

在第一个请求上,一切都很好:

curl http://localhost:8080/get-result

在第二个请求上,我得到:

    kp, des = detector.detectAndCompute(image, None)
TypeError: Incorrect type of self (must be 'Feature2D' or its derivative)

请注意,detector会在两次请求之间更改其地址,例如

<ORB 0x121976070>
<ORB 0x10fc74fb0>

(i)两者有关系吗?

(ii)Flask是否有办法缓存任意对象,例如OpenCV ORB实例(正确的地址和全部)?或

(iii)我是否必须以某种方式序列化/修改ORB对象的关键点,描述符和其他属性?或

(iv)是否有另一种解决方法,例如Saving OpenCV object in memory in python吗?

一如既往的感谢

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