使用无监督机器学习、FastAPI和Docker
目录
- 问题陈述
- 从图像中提取颜色
- 项目结构
- 代码
- 部署Docker容器
- 让我们试一试!
- API文档
- 结论
- 许可声明
1. 问题陈述
想象一下一个制造工厂的控制室,需要自动分拣制造出来的产品。例如,基于它们的颜色,商品可能会被分流到不同的滚筒输送线上进行进一步处理或包装。
否则,我们也可以想象一个在线零售商试图通过添加按颜色搜索的功能来提升用户体验。顾客可以更容易地找到特定颜色的服装,从而简化他们查找感兴趣产品的方式。
或者,就像作者一样,你可以将自己想象成一个IT顾问,为演示、图表和应用程序从输入图像生成颜色调色板的简单、快速和可重复使用的工具。
这些只是从图片中提取主要颜色可能改善操作效率或提升客户体验的几个例子。
在这篇博文中,我们使用Python实现从给定图片中提取主要颜色的过程。然后,我们使用FastAPI和Docker将解决方案打包和部署为一个服务。
本文的目的是分享一个端到端的示例,展示如何利用机器学习技术部署一个轻量级、自洽的服务来实现业务目标。这样的服务可以很容易地集成到微服务架构中。
2. 从图像中提取颜色
数字图像本质上是一个二维网格,由称为像素的个体组成。像素是图像中显示的最小单位,携带有关其颜色的信息。一个…