davevoyles/docker-flask-image-recognition-sklearn

Docker容器运行Flask Web服务器，基于Scikit-Learn实现图像分类

作者：TD Bank团队 | Dave Voyles（MSFT）| @DaveVoyles

URL：[***]

镜像概述

该Docker镜像整合Flask、Scikit-Learn等工具，构建可快速部署的图像分类服务。用户可通过HTTP POST请求向服务发送图像URL，获取户外装备分类结果；也可替换内置模型，实现自定义图像分类需求。

核心功能

1. 户外装备分类：支持识别斧头、靴子、登山扣、冰爪、手套等12类户外装备；
2. 模型自定义：替换pickle_model.pkl文件即可使用自己训练的Scikit-Learn模型；
3. 跨环境部署：支持本地运行及Azure等云平台部署；
4. 简单接口：通过POST /classify端点接收图像URL，返回分类标签。

使用场景

• 开发者快速部署个人图像识别模型，供团队或用户使用；
• 教学演示：展示机器学习模型封装为Docker容器的流程；
• 轻量级应用后端：为小型应用提供图像分类功能支持。

配置说明

• 替换模型：将训练好的Scikit-Learn模型保存为pickle格式（pickle_model.pkl），替换镜像中的对应文件；
• 图像预处理：若自定义模型对图像尺寸、归一化有特殊要求，需调整app.py中的图像处理逻辑（如resize、normalization步骤）。

部署示例

本地构建与运行

1. 构建镜像：

bash
docker build -t davevoyles/docker-flask-image-recognition-sklearn:latest .

2. 运行容器：

bash
docker run -d --name docker-flask-image-recognition-sklearn -p 5000:5000 docker.xuanyuan.run/davevoyles/docker-flask-image-recognition-sklearn

3. 验证运行：

bash
docker ps  # 查看容器状态
docker logs docker-flask-image-recognition-sklearn  # 查看日志

Azure部署

1. 登录Azure CLI：

bash
az login

2. 创建资源组：

bash
az group create -l eastus -n dv-containers-rg

3. 创建容器实例：

bash
az container create --resource-group dv-containers-rg --name dv-flask-container --image davevoyles/docker-flask-image-recognition-sklearn:latest --ip-address public --location eastus --ports 5000

4. 获取容器IP：

bash
az container show --resource-group dv-containers-rg --name dv-flask-container --query ipAddress

请求示例

替换[容器IP]为实际地址，发送POST请求：

bash
curl -X POST \
  http://[容器IP]:5000/classify \
  -H 'Cache-Control: no-cache' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
"url":"https://images.thenorthface.com/is/image/TheNorthFace/NF0A2VD5_KX7_hero?$638x745$"
}'

返回示例：

json
{"classification": "insulated_jackets"}

删除容器

bash
az container delete --name dv-flask-container --resource-group dv-containers-rg