Tensorflow Rust實戰下篇[整合actix-web提供http服務]
上一篇我寫的文章Tensorflow Rust實戰上篇. 這一次咱們看看使用tensorflow創建了什麼，並經過http接口提供服務。隨着Actix Web1.0版本發佈，我認爲用它構建一些東西將是一個很好的時機。html
本文假設您對Futures及其運做方式有必定的瞭解。我將盡可能用更簡單的術語解釋，但理解Futures生態系統將很是有效地幫助閱讀本文。爲此，我建議你從tokio開始。git
有些人建議在深刻Futures以前等待async/await和friends功能發佈。我認爲你如今應該親自動手：異步編程老是頗有挑戰性。
再一次爲了避免耐煩的人，您能夠在actix-web分支上找到參考代碼：
https://github.com/cetra3/mtc...github
1、API定義
這裏的API很是簡單。咱們想模仿咱們在命令行上所作的事情：提交一張圖片，返回結果是一張圖片。爲了使事情變得有趣，咱們將提供一種方式:將邊界框以JSON數組返回。web
關於經過http協議提交二進制數據，我首先想到了幾種選擇：算法
- 只需提交原始數據便可
- 使用multipart/form-data
- 序列化爲JSON格式提交
我認爲最簡單是原始數據，因此讓咱們這樣作！ multipart/form-data可能ok，可是你必須處理多個圖像的時候呢？ JSON格式彷佛有點浪費，由於您不可避免地必須使用base64或相似的方式轉換二進制數據。編程
因此咱們的API是這樣的：json
- 提交POST請求做爲原始文件提交
- 運行會話，經過MTCNN算法以提取人臉
- 將邊界框做以JSON格式返回；或者命令行示例同樣，將圖像疊加以JPEG格式返回。
2、MTCNN的結構體(struct)
在咱們上一篇博客中，咱們只是簡單地使用main函數來執行全部操做，但咱們必須一些重構才能與actix一塊兒使用。咱們但願將MTCNN行爲封裝爲結構，能夠傳遞和轉移。最終目標是在應用程序狀態下使用它。segmentfault
2.1結構體(struct)定義
讓咱們將結構包含咱們想要的一切：api
- 圖片
- 會話
- 一些多個請求中共用的Tensor框架的輸入參數
首先，咱們建立一個新文件mtcnn.rs並加上結構體定義。數組
use tensorflow::{Graph, Session, Tensor};
pub struct Mtcnn {
graph: Graph,
session: Session,
min_size: Tensor<f32>,
thresholds: Tensor<f32>,
factor: Tensor<f32>
}
而後，如今咱們只是用new方法填充初始化內容。因爲其中一些值的初始化並不是絕對可靠，咱們將返回Result：
pub fn new() -> Result<Self, Box<dyn Error>> {
let model = include_bytes!("mtcnn.pb");
let mut graph = Graph::new();
graph.import_graph_def(&*model, &ImportGraphDefOptions::new())?;
let session = Session::new(&SessionOptions::new(), &graph)?;
let min_size = Tensor::new(&[]).with_values(&[40f32])?;
let thresholds = Tensor::new(&[3]).with_values(&[0.6f32, 0.7f32, 0.7f32])?;
let factor = Tensor::new(&[]).with_values(&[0.709f32])?;
Ok(Self {
graph,
session,
min_size,
thresholds,
factor
})
}
2.2Run方法
我將在這裏開始加快節奏，因此若是你遇到困難或不肯定發生了什麼，請查看 Tensorflow Rust實戰上篇，以解釋這裏發生的事情。
咱們已經添加了全部須要跑一個會話的東西。讓咱們建立一個須要API作什麼的方法：提交一張圖片，響應一些邊界框(框出人臉的位置):
pub fn run(&self, img: &DynamicImage) -> Result<Vec<BBoxes>, Status> {
...
}
再一次，咱們響應了一個Result類型，由於在某些狀況下run方法會失敗。咱們使用Status類型來表示響應錯誤的類型。
像咱們先前的main方法，咱們須要壓平圖片的輸入：
let input = {
let mut flattened: Vec<f32> = Vec::new();
for (_x, _y, rgb) in img.pixels() {
flattened.push(rgb[2] as f32);
flattened.push(rgb[1] as f32);
flattened.push(rgb[0] as f32);
}
Tensor::new(&[img.height() as u64, img.width() as u64, 3])
.with_values(&flattened)?
};
而後咱們將提供全部相關輸入。這與咱們以前的main方法相同，但咱們只是從self中借用值，而不是爲每次運行建立它們：
let mut args = SessionRunArgs::new();
args.add_feed(
&self.graph.operation_by_name_required("min_size")?,
0,
&self.min_size,
);
args.add_feed(
&self.graph.operation_by_name_required("thresholds")?,
0,
&self.thresholds,
);
args.add_feed(
&self.graph.operation_by_name_required("factor")?,
0,
&self.factor,
);
args.add_feed(&self.graph.operation_by_name_required("input")?, 0, &input);
接下來，咱們抓住咱們想要的輸出：
let bbox = args.request_fetch(&self.graph.operation_by_name_required("box")?, 0);
let prob = args.request_fetch(&self.graph.operation_by_name_required("prob")?, 0);
2.3會話(running in session)
如今咱們設置了全部參數，咱們能夠跑session了：
&self.session.run(&mut args)?;
噢哦！咱們獲得一個編譯器錯誤：
error[E0596]: cannot borrow `self.session` as mutable, as it is behind a `&` reference
--> src/mtcnn.rs:68:10
|
36 | pub fn run(&self, img: &DynamicImage) -> Result<DynamicImage, Box<dyn Error>> {
| ----- help: consider changing this to be a mutable reference: `&mut self`
...
68 | &self.session.run(&mut args)?;
| ^^^^^^^^^^^^ `self` is a `&` reference, so the data it refers to cannot be borrowed as mutable
事實證實，Session::run()方法採用＆mut self。咱們能夠作些什麼來解決這個問題：
- 使咱們的run方法拿到 &mut self
- 作一些棘手的內部可變性
- 提交issue給tensorflow-rust crate，看看Session是否真的須要&mut self
咱們選擇了第三種方式！
更新你的 Cargo.toml，指定git而不是cargo裏的crate版本號：
tensorflow = { git = "https://github.com/tensorflow/rust"}
2.4獲取邊界框(人臉位置)
自從咱們的main方法以來，這一點都沒有改變。咱們獲取邊界框，將它們放入咱們的BBox結構中：
//Our bounding box extents
let bbox_res: Tensor<f32> = args.fetch(bbox)?;
//Our facial probability
let prob_res: Tensor<f32> = args.fetch(prob)?;
//Let's store the results as a Vec<BBox>
let mut bboxes = Vec::new();
let mut i = 0;
let mut j = 0;
//While we have responses, iterate through
while i < bbox_res.len() {
//Add in the 4 floats from the `bbox_res` array.
//Notice the y1, x1, etc.. is ordered differently to our struct definition.
bboxes.push(BBox {
y1: bbox_res[i],
x1: bbox_res[i + 1],
y2: bbox_res[i + 2],
x2: bbox_res[i + 3],
prob: prob_res[j], // Add in the facial probability
});
//Step `i` ahead by 4.
i += 4;
//Step `i` ahead by 1.
j += 1;
}
debug!("BBox Length: {}, BBoxes:{:#?}", bboxes.len(), bboxes);
Ok(bboxes)
到此，咱們的run方法完成了。
2.5BBox結構的JSON格式
咱們打算響應表明BBox結構體的JSON，因此添加serde_derive中的Serialize(序列化相關模塊)：
use serde_derive::Serialize;
#[derive(Copy, Clone, Debug, Serialize)]
pub struct BBox {
pub x1: f32,
pub y1: f32,
pub x2: f32,
pub y2: f32,
pub prob: f32,
}
2.6繪製輸出的圖片
咱們將要添加一個方法，輸入一張圖片和一個邊界框數組，響應輸出的圖片：
pub fn overlay(img: &DynamicImage, bboxes: &Vec<BBox>) -> DynamicImage
這裏也沒有多大的變化，只是響應了一張圖片而不是保存一個文件：
//Let's clone the input image
let mut output_image = img.clone();
//Iterate through all bounding boxes
for bbox in bboxes {
//Create a `Rect` from the bounding box.
let rect = Rect::at(bbox.x1 as i32, bbox.y1 as i32)
.of_size((bbox.x2 - bbox.x1) as u32, (bbox.y2 - bbox.y1) as u32);
//Draw a green line around the bounding box
draw_hollow_rect_mut(&mut output_image, rect, LINE_COLOUR);
}
output_image
好的，咱們已經完成了咱們的Mtcnn結構體和方法！咱們能夠進一步嗎？是的，絕對能夠！但就目前而言，我認爲這就是咱們所須要的。咱們已經封裝了行爲並建立了一個很好用的幾個函數。
3、新main方法
咱們再也不將它用做命令行程序，而是用做自託管的Web應用程序。由於咱們再也不有輸入和輸出文件，因此咱們須要更改應用程序所需的參數。
我認爲咱們最初應該拿到的惟一參數是監聽地址，即便這樣咱們也應該使用合理的默認值。因此讓咱們經過structopt的幫助來製做這個很是小的demo：
#[derive(StructOpt)]
struct Opt {
#[structopt(
short = "l",
long = "listen",
help = "Listen Address",
default_value = "127.0.0.1:8000"
)]
listen: String,
}
3.1日誌框架
Actix Web使用log crate來顯示errors和debug message。
讓咱們使用log替代println!。我喜歡使用pretty_env_logger，由於它將不一樣的級別打印爲不一樣的顏色，而且咱們可使用有用的時間戳。
pretty_env_logger仍然使用環境變量。那就讓咱們設置環境變量RUST_LOG，而後啓動咱們的logger。
//Set the `RUST_LOG` var if none is provided
if env::var("RUST_LOG").is_err() {
env::set_var("RUST_LOG", "mtcnn=DEBUG,actix_web=DEBUG");
}
//Create a timestamped logger
pretty_env_logger::init_timed();
這爲咱們的app和actix web設置了DEBUG級別日誌，但容許咱們經過環境變量更改日誌級別。
4、Actix and 狀態(State)
咱們須要將一些狀態傳遞給actix使用：Mtcnn結構體和run方法。你能夠經過多種方式傳遞狀態提供actix，但最簡單的方法應該是App::data方法。當咱們正在進入一個多線程世界時，咱們將不得不考慮Send/Sync。
好的，那麼咱們如何在線程之間分享數據呢？好吧，做爲第一步，我會看看std::sync。因爲咱們知道mtcnn的run函數不須要可變引用，只須要不可變self引用，咱們能夠將它包裝在Arc中。若是咱們不得不使用可變引用，那麼可能也須要Mutex，可是若是咱們使用tensorflow-rust的主分支，能夠避免這種狀況。
那麼讓咱們建立一個Arc:
let mtcnn = Arc::new(Mtcnn::new()?);
如今能夠實例化服務：
HttpServer::new(move || {
App::new()
//Add in our mtcnn struct, we clone the reference for each worker thread
.data(mtcnn.clone())
//Add in a logger to see the requests coming through
.wrap(middleware::Logger::default())
// Add in some routes here
.service(
...
)
})
.bind(&opt.listen)? // Use the listener from the command arguments
.run()
總結一下咱們已完成的事情：
- 首先構建一個HttpServer
- 這須要一個返回App的閉包。此App是爲每一個http服務器運行的線程實例化的
- 使用data方法添加Arc<Mtcnn>，併爲每一個線程偵聽器clone它
- 添加了一個日誌框架
- 用service方法設置了一些route
- bind到一個監聽地址並運行
5、處理請求
Actix Web是一個異步框架，使用tokio。咱們的function是同步，須要一些時間才能處理完成。換句話說，咱們的請求是阻塞的。咱們能夠混合使用同步和異步，固然，處理起來有點麻煩。
5.1方法定義與提取器(Extractors)
Actix 1.0大量使用Extractors，Extractors爲方法定義提供徹底不一樣形式。您指定但願接口接收的內容，actix將爲您進行串聯起來。請注意：這確實意味着在運行以前不能發現錯誤。我在web::Data參數中使用了錯誤的類型簽名時的一個示例。
那麼咱們須要從咱們的請求中提取什麼？request body的bytes和mtcnn：
fn handle_request(
stream: web::Payload,
mtcnn: web::Data<Arc<Mtcnn>>,
) -> impl Future<Item = HttpResponse, Error = ActixError> {
...
}
咱們將在mtcnn中使用這種類型(web::Data<Arc<Mtcnn>>)，所以讓咱們爲它建立一個類型別名：
type WebMtcnn = web::Data<Arc<Mtcnn>>;
6、從Payload中獲取圖像
注：這裏的payload指的是http請求中header後面的部分。
咱們須要一種從payload中檢索圖像並返回Future的方法。 web::Payload結構體實現了Stream將Item設置爲Bytes。
從流中得到單個字節是沒有意義的，咱們想要得到整個批次並對圖像進行解碼！所以，讓咱們將Stream轉換爲Future，並將咱們將要得到的全部單個字節合併到一個大的字節桶中。聽起來很複雜，但幸運的是Stream有一個方法：concat2。
concat2是一個很是強大的組合器，它容許咱們將單個Stream輪詢的結果加入到一個集合中，若是該項實現了Extend（以及一些其它的trait），Bytes就會支持擴展。
所以就像這樣:
stream.concat2().and_then(....)
6.1圖像解碼 和 web::block
咱們須要解決的第二件事是：若是咱們要解碼出圖像，那麼會阻止線程直到解碼完成。若是它是一個巨大的圖像，它可能須要幾毫秒！所以，咱們但願確保在發生這種狀況時咱們不會發生阻塞。幸運的是，actix web有一種方法能夠將阻塞代碼包裝爲future：
stream.concat2().and_then(move |bytes| {
web::block(move || {
image::load_from_memory(&bytes)
})
})
咱們採用stream，將其轉換爲 future 和 bytes，而後使用 web::block 將字節解碼爲後臺線程中的圖像並返回結果。load_from_memory 函數返回了一個Result，這意味着咱們能夠將其用做返回類型。
6.2平衡錯誤類型
所以，咱們的 Item 被轉換爲 Bytes 再到 DynamicImage，但咱們尚未處理錯誤類型，沒法編譯經過。咱們的錯誤類型應該是什麼？讓咱們使用 actix_web::Error 做爲 ActixError：
use actix_web::{Error as ActixError}
fn get_image(stream: web::Payload) -> impl Future<Item = DynamicImage, Error = ActixError> {
stream.concat2().and_then(move |bytes| {
web::block(move || {
image::load_from_memory(&bytes)
})
})
}
好吧，當咱們嘗試編譯時，出現了錯誤：
error[E0271]: type mismatch resolving `<impl futures::future::Future as futures::future::IntoFuture>::Error == actix_http::error::PayloadError`
--> src/main.rs:67:22
|
67 | stream.concat2().and_then(move |bytes| {
| ^^^^^^^^ expected enum `actix_threadpool::BlockingError`, found enum `actix_http::error::PayloadError`
|
= note: expected type `actix_threadpool::BlockingError<image::image::ImageError>`
found type `actix_http::error::PayloadError`
還有一些未列出的內容...
當您組合 stream 時，將它們映射爲 future，以及嘗試從這些組合器得到一些輸出時，您實際上處理的是Item類型 和 Error類型 。
處理多種類型的響應結果會使代碼變得醜陋，這裏不像 Result類型可使用問號(?)自動調整到正確的錯誤。當 ops::Try 和 async/await語法變得穩定的時候，事情可能變得簡單，可是如今，咱們必須想辦法處理這些錯誤類型。
咱們可使用 from_err() 方法。做用跟問號(?)基本相同，區別是from_err做用於future。咱們有兩個正在處理的future：來自stream的字節數組 和 來自阻塞閉包的圖像。咱們有3種錯誤類型：the Payload error, the Image load from memory error, and the blocking error:
fn get_image(stream: web::Payload)
-> impl Future<Item = DynamicImage, Error = ActixError> {
stream.concat2().from_err().and_then(move |bytes| {
web::block(move || {
image::load_from_memory(&bytes)
}).from_err()
})
}
7、從圖像中得到邊界框
最重要的是，咱們須要run起來:
mtcnn.run(&img)
可是咱們想要在一個線程池裏跑起來：
web::block(|| mtcnn.run(&img))
讓咱們看看函數聲明。至少咱們須要圖像和mtcnn結構體。而後咱們想要返回BBox的Vec。咱們保持錯誤類型相同，所以咱們將使用ActixError類型。
函數聲明以下：
fn get_bboxes(img: DynamicImage, mtcnn: WebMtcnn) -> impl Future<Item = Vec<BBox>, Error = ActixError>
咱們須要在 web::block 上使用 from_err() 來轉換錯誤類型，使用move來將圖像提供給閉包：
fn get_bboxes(img: DynamicImage, mtcnn: WebMtcnn) -> impl Future<Item = Vec<BBox>, Error = ActixError> {
web::block(move || mtcnn.run(&img)).from_err()
}
但仍是會發生了編譯錯誤：
error[E0277]: `*mut tensorflow_sys::TF_Status` cannot be sent between threads safely --> src/main.rs:75:5 | 75 | web::block(move || mtcnn.run(&img)).from_err() | ^^^^^^^^^^ `*mut tensorflow_sys::TF_Status` cannot be sent between threads safely | = help: within `tensorflow::Status`, the trait `std::marker::Send` is not implemented for `*mut tensorflow_sys::TF_Status` = note: required because it appears within the type `tensorflow::Status` = note: required by `actix_web::web::block`
tensorflow::Status，它是錯誤類型，不能在線程之間發送。
快捷方式是將error轉換成String:
fn get_bboxes(img: DynamicImage, mtcnn: WebMtcnn) -> impl Future<Item = Vec<BBox>, Error = ActixError> {
web::block(move || mtcnn.run(&img).map_err(|e| e.to_string())).from_err()
}
由於String實現了Send,所以容許跨越線程間發送Result。
8、返回JSON對象 BBoxes
好的，咱們有2個函數，一個用於從請求中獲取圖像，另外一個用於獲取邊界框。咱們要返回回json HttpResponse：
fn return_bboxes(
stream: web::Payload,
mtcnn: WebMtcnn,
) -> impl Future<Item = HttpResponse, Error = ActixError> {
// Get the image from the input stream
get_image(stream)
// Get the bounding boxes from the image
.and_then(move |img| get_bboxes(img, mtcnn))
// Map the bounding boxes to a json HttpResponse
.map(|bboxes| HttpResponse::Ok().json(bboxes))
}
接着，在App裏添接口定義：
HttpServer::new(move || {
App::new()
.data(mtcnn.clone())
.wrap(middleware::Logger::default())
// our new API service
.service(web::resource("/api/v1/bboxes").to_async(return_bboxes))
})
.bind(&opt.listen)?
.run()
run起來，用 curl 來提交一個請求：
$ curl --data-binary @rustfest.jpg http://localhost:8000/api/v1/bboxes
[{"x1":471.4591,"y1":287.59888,"x2":495.3053,"y2":317.25327,"prob":0.9999908}....
使用 jmespath 來獲取120張臉：
$ curl -s --data-binary @rustfest.jpg http://localhost:8000/api/v1/bboxes | jp "length(@)" 120
9、返回疊加圖像
咱們想要的另外一個API調用是返回一個覆蓋了邊界框的圖像。 這不是一個很大的延伸，但在圖像上繪製框確定是一個阻塞動做，因此咱們將其發送到線程池中運行。
讓咱們包裝疊加函數，將其轉換爲future：
fn get_overlay(img: DynamicImage, bboxes: Vec<BBox>)
-> impl Future<Item = Vec<u8>, Error = ActixError> {
web::block(move || {
let output_img = overlay(&img, &bboxes);
...
}).from_err()
}
咱們想要返回一個u8字節的Vec，這樣咱們就能夠在返回體中使用它。 因此咱們須要分配緩衝區並以JPEG格式寫入：
let mut buffer = vec![]; output_img.write_to(&mut buffer, JPEG)?; // write out our buffer Ok(buffer)
將目前爲止的函數嘗試編譯一次：
fn get_overlay(img: DynamicImage, bboxes: Vec<BBox>)
-> impl Future<Item = Vec<u8>, Error = ActixError> {
web::block(move || {
let output_img = overlay(&img, &bboxes);
let mut buffer = Vec::new();
output_img.write_to(&mut buffer, JPEG)?; // write out our buffer
Ok(buffer)
}).from_err()
}
還差一點， 咱們缺乏一個類型註解：
error[E0282]: type annotations needed
--> src/main.rs:82:5
|
82 | web::block(move || {
| ^^^^^^^^^^ cannot infer type for `E`
爲何這裏是類型問題？關聯到這一行：
Ok(buffer) // What's the `Error` type here?
目前，惟一的錯誤類型來自write_to方法，即ImageError。 可是這一行沒有錯誤類型，多是任何東西。
我想到三種方法處理這個問題：
方法一：在web::block中聲明錯誤
web::block::<_,_,ImageError>
這看上去有點凌亂，但能夠編譯經過。
方法二：使用 as 聲明 Result 類型:
Ok(buffer) as Result<_, ImageError>
方法三：使用map在成功時返回一個buffer:
output_img.write_to(&mut buffer, JPEG).map(|_| buffer)
我認爲爲了可讀性，＃2多是最簡單的。 web::block函數須要3個類型的參數，這些參數在第一次閱讀代碼時可能會引發混淆。 ＃3也不錯，但我以爲它看起來有點奇怪。
最終個人選擇：
fn get_overlay(img: DynamicImage, bboxes: Vec<BBox>)
-> impl Future<Item = Vec<u8>, Error = ActixError> {
web::block(move || {
let output_img = overlay(&img, &bboxes);
let mut buffer = Vec::new();
output_img.write_to(&mut buffer, JPEG)?;
// Type annotations required for the `web::block`
Ok(buffer) as Result<_, ImageError>
}).from_err()
}
9.1API調用
好的，咱們擁有了一些返回future的方法，future返回邊界框和疊加圖像。 讓咱們將它們拼接在一塊兒並返回一個HttpResponse：
fn return_overlay(
stream: web::Payload,
mtcnn: WebMtcnn,
) -> impl Future<Item = HttpResponse, Error = ActixError> {
//... magic happens here
}
第一步是從字節流中獲取圖像:
get_image(stream)
而後咱們想要獲取邊界框：
get_image(stream).and_then(move |img| {
get_bboxes(img, mtcnn)
})
9.2如何使用image對象
如今咱們想要得到疊加圖像。 咱們有一個問題，如何使用image？ get_bboxes返回future的圖像，而後計算image上的人臉返回一個邊界框數組。 這裏有幾個選擇。 當咱們將image傳遞給get_bboxes時，咱們能夠克隆image，但這會發生內存拷貝。 咱們能夠等待 Pin 和 async/await 語法完成，而後可能更容易處理它。
或者咱們能夠調整咱們的get_bboxes方法：
fn get_bboxes(
img: DynamicImage,
mtcnn: WebMtcnn,
) -> impl Future<Item = (DynamicImage, Vec<BBox>), Error = ActixError> {
web::block(move || {
mtcnn
.run(&img)
.map_err(|e| e.to_string())
//Return both the image and the bounding boxes
.map(|bboxes| (img, bboxes))
})
.from_err()
}
記錄把 return_bboxes 方法也修改了：
fn return_bboxes(
stream: web::Payload,
mtcnn: WebMtcnn,
) -> impl Future<Item = HttpResponse, Error = ActixError> {
get_image(stream)
.and_then(move |img| get_bboxes(img, mtcnn))
.map(|(_img, bboxes)| HttpResponse::Ok().json(bboxes))
}
9.3獲取疊加層
若是rust能夠將元組變成命令參數，那就太好了。 不幸的是不適合咱們，因此咱們須要建立一個閉包：
//Create our image overlay
.and_then(|(img, bbox)| get_overlay(img, bbox))
.map(|buffer| {
// Return a `HttpResponse` here
})
9.4建立響應
咱們的 HttpResponse 須要將 buffer 包裝到一個body:
HttpResponse::with_body(StatusCode::OK, buffer.into())
將 Content-Type設置爲jpeg:
let mut response = HttpResponse::with_body(StatusCode::OK, buffer.into());
response
.headers_mut()
.insert(CONTENT_TYPE, HeaderValue::from_static("image/jpeg"));
獲取疊加層的最終實現：
fn return_overlay(
stream: web::Payload,
mtcnn: WebMtcnn,
) -> impl Future<Item = HttpResponse, Error = ActixError> {
get_image(stream)
.and_then(move |img| {
get_bboxes(img, mtcnn)
})
.and_then(|(img, bbox) | get_overlay(img, bbox))
.map(|buffer| {
let mut response = HttpResponse::with_body(StatusCode::OK, buffer.into());
response
.headers_mut()
.insert(CONTENT_TYPE, HeaderValue::from_static("image/jpeg"));
response
})
}
在App註冊此接口：
HttpServer::new(move || {
App::new()
.data(mtcnn.clone()) //Add in our data handler
//Add in a logger to see the requets coming through
.wrap(middleware::Logger::default())
//JSON bounding boxes
.service(web::resource("/api/v1/bboxes").to_async(return_bboxes))
//Image overlay
.service(web::resource("/api/v1/overlay").to_async(return_overlay))
}
run一下：
$ curl --data-binary @rustfest.jpg http://localhost:8000/api/v1/bboxes > output.jpg
結果：
10、總結
咱們逐步將CLI應用程序轉換爲HTTP服務，並嘗試了異步編程。如您所見，actix web是一個很是通用的Web框架。 我對它的興趣來自於擁有構建Web應用程序所需的全部功能：多組件，線程池，高效率。雖然actix寫異步還不是很優雅，但將來可期，由於我認爲不少開發人員都在努力解決這個問題。
若是您正在尋找更多的actix示例，這個示例倉庫是您最好的選擇：https://github.com/actix/exam...
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