女子プロゴルファーの顔診断AIを作ってみた③

#1. はじめに
[前回](https://qiita.com/ProgramWataru/items/58fe9370097107cc4150)学習モデルの作成まで行いました。

今回は、学習モデルを用いて実際のWebアプリケーションを作成してデプロイまで行います。

完成イメージはこんな感じ
<img width="750" alt="スクリーンショット 2020-08-04 21.01.56.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/621150/72ee3a00-206c-b675-4af6-b6fa8a4939ea.png">

#2. Flaskを用いて作成

```python:main.py
# モジュールをインポートする
import cv2
import os
from flask import Flask, request, redirect, url_for, render_template, flash
from werkzeug.utils import secure_filename
from keras.models import Sequential, load_model
from keras.preprocessing import image
from PIL import Image
import tensorflow as tf
import numpy as np
from datetime import datetime
import face_recognition

# 選手名
classes = ['渋野日向子', '小祝さくら', '原英莉花']
num_classes = len(classes)
image_size = 64

# アップロードされた画像を保存するファイル
UPLOAD_FOLDER = "uploads/"
# アップロードを許可する拡張子を指定
ALLOWED_EXTENSIONS = set(['png', 'jpg', 'jpeg', 'gif'])

# Flaskクラスのインスタンスを設定
app = Flask(__name__)

# アップロードされたファイルの拡張子をチェックする関数を定義
def allowed_file(filename):
    # １つ目の条件：変数filenameに'.'という文字が含まれているか。
    # ２つ目の条件：変数filenameの.より後ろの文字列がALLOWED_EXTENSIONSのどれに該当するかどうか
    # rsplitは区切る順序が文字列の最後から’１’回区切る。lowerは文字列を小文字に変換
    return '.' in filename and filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in ALLOWED_EXTENSIONS


# 顔を検出する(haarcascade)
def detect_face(img_path):
    image = face_recognition.load_image_file(img_path)
    faces = face_recognition.face_locations(image)
    if len(faces)>0:
        face_max = [(abs(faces[i][0]-faces[i][2])) * (abs(faces[i][1]-faces[i][3])) for i in range(len(faces))]
        top, right, bottom, left = faces[face_max.index(max(face_max))]#1人しか写っていなのでこれで問題ない
        faceImage = image[top:bottom, left:right]
        final = Image.fromarray(faceImage)

        final = np.asarray(final.resize((image_size,image_size)))
        final = Image.fromarray(final)

        basename = datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
        filepath = UPLOAD_FOLDER + basename+".png"
        final.save(filepath)

        return final
    else:
        return "顔画像を入力してください"

#学習済みモデルをロードする
model = load_model('./golfer.h5', compile=False)

graph = tf.get_default_graph()

# app.route()で関数に指定したURLを対応づける。/ http://127.0.0.1:5000/以降のURLを指定
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():
    global graph
    # as_default()で対象となるグラフを指定
    with graph.as_default():
        # HTTPメソッドがPOSTであれば
        if request.method == 'POST':
            # POSTリクエストにファイルデータが含まれているか
            if 'file' not in request.files:
                flash('ファイルがありません')
                # redirectは引数のURLに移動する関数
                return redirect(request.url)
            file = request.files['file']
            if file.filename == '':
                flash('ファイルがありません')
                return redirect(request.url)
            
            # ファイルがあって許可された形式であれば
            if file and allowed_file(file.filename):
                # ファイル名に危険な文字列がある場合、無効化する。
                filename = secure_filename(file.filename)
                # uploadsフォルダーに保存する
                file.save(os.path.join(UPLOAD_FOLDER, filename))
                # ファイルパスを作成する
                filepath = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, filename)
                
                # #受け取った画像を読み込み、np形式に変換
                img = image.load_img(filepath, grayscale=False, target_size=(image_size,image_size))
                # 顔部分を検出する
                img = detect_face(filepath)

                if type(img)!=str:
                    img = image.img_to_array(img)
                    data = np.array([img])
                    #変換したデータをモデルに渡して予測する
                    result = model.predict(data)[0]
                    predicted = result.argmax()
                    pred_answer = "この女子プロは " + str(classes[predicted]) + " です"

                    return render_template("index.html",answer=pred_answer)
                else:
                    return render_template("index.html",answer=img)


        return render_template("index.html",answer="")

# FlaskでWebアプリ開発中にCSSが反映されない問題を解決する
@app.context_processor
def override_url_for():
    return dict(url_for=dated_url_for)

def dated_url_for(endpoint, **values):
    if endpoint == 'static':
        filename = values.get('filename', None)
        if filename:
            file_path = os.path.join(app.root_path,
                                 endpoint, filename)
            values['q'] = int(os.stat(file_path).st_mtime)
    return url_for(endpoint, **values)


if __name__ == "__main__":
    port = int(os.environ.get('PORT', 8080))
    app.run(host ='0.0.0.0',port = port)
```

#3. index.htmlとstylesheet

```html:index.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>女子プロゴルファー判定</title>
    <!-- <link rel="stylesheet" href="./static/stylesheet.css"> -->
    <link rel= "stylesheet" type= "text/css" 
            href= "{{ url_for('static',filename='stylesheet.css') }}">
</head>
<body>
    <header>   
        <a class="header-logo" href="#">女子プロゴルファー判定</a>
    </header>

    <div class="main">    
        <h2>画像の顔を識別します</h2>
        <p>画像を送信してください</p>
        <form method="POST" enctype="multipart/form-data">
            <input class="file_choose" type="file" name="file">
            <input class="btn" value="submit!" type="submit">
        </form>
        <div class="answer">{{answer}}</div>
    </div>

    <footer>
    </footer>
</body>
</html>
```

```css:stylesheet.css
header {
    background-color: rgb(100, 81, 255);
    height: 100px;
    margin: -8px;
    display: flex;
    flex-direction: row-reverse;
    justify-content: space-between;
}

.header-logo {
    color: #fff;
    font-size: 30px;
    margin: auto;
}

.header_img {
    height: 25px;
    margin: 15px 25px;
}

.main {
    height: 370px;
}

h2 {
    color: #444444;
    margin: 90px 0px;
    text-align: center;
}

p {
    color: #444444;
    margin: 70px 0px 30px 0px;
    text-align: center;
}

.answer {
    margin: 70px 0px 30px 0px;
    text-align: center;
    font-size: 30px;
    color: blue;
    font-weight: bold;
}

form {
    text-align: center;
}

h2 {
    color: #444444;
    text-align: center;
}

footer {
    background-color: #F7F7F7;
    height: 110px;
    margin: -8px;
    position: relative;
}

.footer_img {
    height: 25px;
    margin: 15px 25px;
}

small {
    margin: 15px 25px;
    position: absolute;
    left: 0;
    bottom: 0;
}
```

#4. ファイルの構成
ファイルの構成は以下のようにする
<img width="218" alt="スクリーンショット 2020-08-04 21.38.29.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/621150/4a3ded47-3a06-a396-76c3-1f187a49c757.png">

templatesフォルダ内にindex.html
staticフォルダ内にstylesheet.css

残りのファイルはこちらの記事を参考にしてください
[【完全版】Flaskで作ったAPIをHerokuにデプロイする手順（備忘録）](https://qiita.com/ahpjop/items/e333eaf304dcdd72d886)

#5. herokuへデプロイする

####5-1. Herokuへ会員登録する
[Heroku](https://signup.heroku.com/login)こちらより登録する

####5-2. Herokuへログイン

```
$ heroku login
```

####5-3. 設定
Create New App ⇨ App nameを入力し、国をUnited Statesで登録。
アプリのページに遷移しSetteingsに移動、Add buildpackをクリックしてPythonを追加。

####5-4. 以下をターミナルより実行

```
git init
```

__※ 最初の1回だけ。2回やるとうまくデプロイできなくなります。__

```
heroku git:remote -a (アプリ名)
```

```
git add .
```

```
git commit -m “(何を変更したかメッセージを書く)”
```

```
git push heroku master
```

__以上でデプロイは完了です__

#6. webアプリの確認
下記コードにて確認する

```
heroku open
```

以上で3回に渡った画像アプリの投稿を終了する。