在docker中安装人脸识别镜像

上传镜像face.tar.gz

[root@localhost tmp]# docker load <  face.tar.gz
[root@localhost tmp]# docker images

创建docker容器

解压demo.tar

[root@localhost tmp]# tar -xvf demo.tar
[root@localhost tmp]# docker run -d -it -p 3000:3000 -v /tmp/demo:/demo --name node face


[root@localhost tmp]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
0ef91128ee5c        face                "bash"              47 seconds ago      Up 46 seconds       0.0.0.0:3000->3000/tcp   node

运行人脸识别程序

### 进入容器
[root@localhost tmp]# docker exec -it node bash

### 退出容器
[root@localhost tmp]# exit

### 把Python程序挂起到后台运行
nohup python3 -c "from app import app;" > log.out 2>&1 &

### 查看进程
root@0ef91128ee5c:/demo# ps -aux
USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
root         1  0.0  0.0  19944  2016 ?        Ss+  07:34   0:00 bash
root        11  0.0  0.1  19944  2268 ?        Ss   07:40   0:00 bash
root        17 15.5  7.8 681492 161228 ?       Sl   07:41   0:03 python3 -c from app import app;
root        22  0.0  0.0  38376  1636 ?        R+   07:41   0:00 ps -aux

### 停止进程（人脸识别程序）
root@0ef91128ee5c:/demo# kill -9 17

接口调用

人脸识别程序是基于Flask框架开发的，提供Web接口，具体如下：

1. 创建人脸模型数据
   当Emos系统的MySQL数据库中不存在签到员工的人脸模型数据，这时候应该调用人脸识别程序的Web接口，上传照片文件，然后由Python程序识别照片中的人脸，返回人脸模型数据。Java系统接收到人脸模型数据之后，把数据保存在MySQL数据表里面。
   接口名称: /create face model
   请求类型: POST
   传入参数: icode
   返回结果:人脸模型数据
2. 执行人脸签到识别
   接口名称: /checkin
   请求类型:POST
   传入参数: icode

RabbitMQ

docker load < rabbitmq.tar.gz
docker run -it -d --name mq -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq