Как я могу отправить поток, содержащий файл изображения, удаленному методу в обратной петле?

В настоящее время я пытаюсь создать API с использованием обратной связи, которая позволяет мне отправить файл изображения размером 28x28 рукописного символа и обработать изображение с помощью сети тензорного потока и вернуть предсказание того, что сеть считает символом.

Однако для этого мне нужно иметь возможность отправлять изображение для обработки без необходимости сначала сохранять файл на сервере, и я не могу найти, как это сделать. Модули, такие как loopback-component-storage, великолепны, но я не хочу использовать один маршрут для отправки изображения, другой для обработки этого изображения, а затем третий для последующего удаления контейнера, содержащего этот файл изображения, что делает процесс требуется три разных запроса.

Следовательно, все сводится к следующему: есть ли способ прикрепить изображение к запросу, где поток может быть прочитан и интерпретирован API без необходимости сначала сохранять копию файла в другом месте на сервере?

заранее спасибо

Когда вы говорите о загрузке файла, имели ли вы в виду загрузить его, как если бы он был отправлен из HTML-формы (тип ввода = файл), то есть как одна из многих, возможно, составных записей, или вы можете отправить полезную нагрузку изображения непосредственно в тело запроса как единственные данные, отправленные на сервер?

Miroslav Bajtoš 26.10.2018 15:58

Я хотел отправить файл изображения прямо в теле запроса. это для того, чтобы я мог передать его экземпляру класса Image, где я мог бы установить источник изображения в файл, включенный в запрос

Glenn Keates 09.11.2018 16:05
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Улучшение производительности загрузки с помощью Google Tag Manager и атрибута Defer
Улучшение производительности загрузки с помощью Google Tag Manager и атрибута Defer
В настоящее время производительность загрузки веб-сайта имеет решающее значение не только для удобства пользователей, но и для ранжирования в...
Безумие обратных вызовов в javascript [JS]
Безумие обратных вызовов в javascript [JS]
Здравствуйте! Юный падаван 🚀. Присоединяйся ко мне, чтобы разобраться в одной из самых запутанных концепций, когда вы начинаете изучать мир...
Система управления парковками с использованием HTML, CSS и JavaScript
Система управления парковками с использованием HTML, CSS и JavaScript
Веб-сайт по управлению парковками был создан с использованием HTML, CSS и JavaScript. Это простой сайт, ничего вычурного. Основная цель -...
JavaScript Вопросы с множественным выбором и ответы
JavaScript Вопросы с множественным выбором и ответы
Если вы ищете платформу, которая предоставляет вам бесплатный тест JavaScript MCQ (Multiple Choice Questions With Answers) для оценки ваших знаний,...
3
2
559
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я рекомендую следующее решение:

Во-первых, настройте промежуточное ПО вашего сервера для парсинга тел запросов изображений:

  1. Установите зависимость body-parser.

    $ npm install --save body-parser
    
  2. Настройте парсер raw, добавив следующее содержимое в раздел parse вашего файла server/middleware.json:

    {
      "body-parser#raw": {
        "limit": "100kb",
        "type": "image/*"
      }
    }
    

    Опция «limit» устанавливает максимально допустимый размер тела запроса. Вы не хотите разрешать произвольный размер, чтобы злонамеренные клиенты не привели к сбою вашего сервера из-за ошибки «нехватки памяти».

    Параметр «type» настраивает типы содержимого, которые должны анализироваться этим промежуточным программным обеспечением. В моем примере выше я разрешаю все типы изображений.

Затем реализуйте удаленный метод, принимающий тело запроса. Благодаря синтаксическому анализатору необработанного тела поток тела уже будет преобразован для вас в Buffer. В моем примере ниже у меня есть простой метод, который отвечает телом в кодировке base64.

module.exports = function(Image) {
  Image.analyze = async function(data) {
    // Reject non-image requests, e.g. JSON
    if (!Buffer.isBuffer(data)) {
      const err = new Error('Unsupported media type'); 
      err.statusCode = 415;
      throw err;
    }

    // data is a Buffer containing the request body
    return data.toString('base64');
  };

  Image.remoteMethod('analyze', {
    accepts: [
      // {source: 'body'} is the important part
      {arg: 'data', type: 'object', http: {source: 'body'}},
    ],
    returns: {root: true, type: 'string'},
    http: {path: '/analyze', verb: 'post'},
  });
};

Другие вопросы по теме