From c49e649345004a834a0217836910ffc45baa5836 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: merschie <f-mersch@web.de>
Date: Thu, 26 Oct 2023 14:26:45 +0200
Subject: [PATCH] Docstring Documentation
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src/webserver.py | 30 +++++++++++++++++++++++++-----
1 file changed, 25 insertions(+), 5 deletions(-)
diff --git a/src/webserver.py b/src/webserver.py
index 52dc71d..880914c 100644
--- a/src/webserver.py
+++ b/src/webserver.py
@@ -17,6 +17,14 @@ chars = ''.join(char_list)
def image_to_base64(processed_image):
+ """Konvertiert ein Bild in ein base64-encoded-String
+
+ Args:
+ processed_image (np.Array): Ein schwarz-weiß Bild als numpy Array
+
+ Returns:
+ String: base64-encoded-String des Bildes
+ """
processed_image = processed_image + 0.5
processed_image = processed_image * 255
#rotate image 90 degrees
@@ -32,8 +40,16 @@ def image_to_base64(processed_image):
image_base64 = base64.b64encode(array_bytes).decode('utf-8')
return image_base64
-def base64_to_image(processed_image):
- image=base64.b64decode(processed_image.encode('utf-8'))
+def base64_to_image(image_data):
+ """Konvertiert ein base64-encoded-String in ein Bild
+
+ Args:
+ processed_image (String): base64-encoded-String des Bildes
+
+ Returns:
+ np.Array: Numpy Array des Bildes
+ """
+ image=base64.b64decode(image_data.encode('utf-8'))
image_array = np.frombuffer(image, dtype=np.uint64)
h=image_array[-2]
w=image_array[-1]
@@ -44,7 +60,12 @@ def base64_to_image(processed_image):
@app.route('/predictName', methods=['POST'])
-def predictNach():
+def predictName():
+ """Sagt den Namen auf einem Bild vorher. Bekommt als Daten per json ein Bild und eine Namensliste. Das Bild muss schwarz weiß sein und base64-encoded sein. Die Namensliste muss ein String sein, der mit Leerzeichen getrennt alle möglichen Namen enthält.
+
+ Returns:
+ json: Im json Format wird das erkannte Wort und das zur Vorhersage genutztes Bild als base64-encoded-String zurückgegeben.
+ """
image_data=json.loads(request.data)['image']
image_array=base64_to_image(image_data)
@@ -55,10 +76,9 @@ def predictNach():
#change corpus for name
names=json.loads(request.data)['names']
- print(names)
model_name.corpus = names.split(' ')
- recognized, probability = htr_model.Model.infer_batch(model_name, batch)
+ recognized, _ = htr_model.Model.infer_batch(model_name, batch)
image_base64 = image_to_base64(processed_image)
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