今天小编给大家分享一下YOLOv5部署到web端的方法是什么的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。
首先,写了三个路由函数,分别是主界面、检测函数、检测结果显示。如下所示
# 定义路由 @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def upload(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取上传的文件 f = request.files['file'] global filename filename = f.filename global file_path # 将文件保存到服务器本地 file_path = os.path.join(os.getcwd(), filename) print(file_path) f.save(file_path) # 返回文件路径 # return file_path return render_template('index1.html')
#检测函数 @app.route('/det', methods=['GET','POST']) def my_flask_function(): #print('测试一下!') opt = parse_opt() main(opt) # return jsonify({'message': 'Hello from Flask!'}) return render_template('123.html')
@app.route('/sh', methods=['GET', 'POST']) def hello_world(): img_path = 'runs\\detect\\exp\\' + str(filename) img_stream = return_img_stream(img_path) return render_template('showimage.html', img_stream=img_stream) #获取图片并展现到前端页面 def return_img_stream(img_local_path): """ 工具函数: 获取本地图片流 :param img_local_path:文件单张图片的本地绝对路径 :return: 图片流 """ import base64 img_stream = '' with open(img_local_path, 'rb') as img_f: img_stream = img_f.read() img_stream = base64.b64encode(img_stream).decode() return img_stream
最后,我把detect文件中的函数,parse_out函数直接放到app.py文件中了,因为这样传递图片路径比较方便。其中的main函数直接是调用的detect文件,如下所示:
# 检测图片的 def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default= 'yolov5s.pt', help='model path or triton URL') #parser.add_argument('--source', type=str, default=0, help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--source', type=str, default= file_path, help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default= 'models/yolov5s.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--project', default= 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride') opt = parser.parse_args() opt.imgsz *= 2 if len(opt.imgsz) == 1 else 1 # expand #print_args(vars(opt)) args = parser.parse_args(args=[]) print(args) return opt
到这里,后端实现就基本写完了。接下来,看看前端页面 很简单,我都不好意思写????
主要就两个页面,分别是主页面index1.html和showimage.html。
index1.html就是主界面,显示的一些操作按钮。代码如下:
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <title>简单实现</title> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script> </head> <body> <h3>选择图片上传检测</h3> <br /> <br /> <img id="imageDisplay" width="500" height="500" /> <br /> <form method="POST" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="file"> <input type="submit" value="上传"> </form> <br /> <div id="imagePath"></div> <script> function displayImage() { var fileInput = document.getElementById("imageFile"); var imagePath = document.getElementById("imagePath"); var imageDisplay = document.getElementById("imageDisplay"); var file = fileInput.files[0]; var reader = new FileReader(); reader.readAsDataURL(file); reader.onload = function (e) { imagePath.innerHTML = "Image Path: " + fileInput.value; imageDisplay.src = e.target.result; }; } function Detect() { $.ajax({ type: 'POST', url: '/det', success: function(response) { console.log(response); }, error: function(error) { console.log(error); } }); } function Show() { var img = document.getElementById('img'); img.src = '/sh'; } </script> <button id="my-button" onclick="Detect()">检测</button> <a href="http://127.0.0.1:5000/sh"> <button id="my-button1" onclick="Show()">显示图片</button> </a> </body> </html>
然后就是 showiamge.html,该页面是在点击显示图片按钮之后,进行跳转,然后显示检测结果的图片。代码如下所示:
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>检测结果显示</title> </head> <body> <img src="data:;base64,{{ img_stream }}"> </body> </html>
以上就是“YOLOv5部署到web端的方法是什么”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注亿速云行业资讯频道。
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