基于yolo的django项目

时间: 2023-12-02 09:05:37 浏览: 55
基于YOLO的Django项目可以用于目标检测和识别,如人脸识别、车辆识别等。下面是一个基于YOLO的Django项目的简单实现步骤: 1. 安装YOLO模型及相关依赖 首先需要安装YOLO模型及相关依赖,可以使用pip安装yolo模型: ``` pip install yolov5 ``` 2. 创建Django项目 使用Django创建一个新项目: ``` django-admin startproject yolo_project ``` 3. 创建Django app 使用Django命令创建一个新的app: ``` python manage.py startapp yolo_app ``` 4. 编写Django视图函数 在yolo_app/views.py文件中编写一个处理上传图片并进行目标检测的视图函数: ``` from django.shortcuts import render from django.http import HttpResponse import cv2 from PIL import Image from io import BytesIO from yolov5_detect import detect def detect_view(request): if request.method == 'POST' and request.FILES['image']: # 获取上传的图片文件并读取为opencv格式 image_file = request.FILES['image'] image_data = image_file.read() nparr = np.fromstring(image_data, np.uint8) img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR) # 使用YOLO模型进行目标检测 result_img = detect(img) # 将检测结果转换为PIL格式并保存为BytesIO pil_img = Image.fromarray(result_img) io_img = BytesIO() pil_img.save(io_img, format='JPEG') # 返回检测结果 return HttpResponse(io_img.getvalue(), content_type="image/jpeg") else: return HttpResponse("Please upload an image") ``` 5. 编写YOLO模型代码 在yolo_app目录下创建一个名为yolov5_detect.py的文件,编写YOLO模型的代码: ``` import cv2 import numpy as np import torch from yolov5.models.experimental import attempt_load from yolov5.utils.torch_utils import select_device from yolov5.utils.general import non_max_suppression def detect(img): # 加载YOLO模型 device = select_device('') model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) model.eval() # 图像预处理 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (640, 640)) img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = img / 255.0 # 将图像转换为Tensor img = torch.from_numpy(img).float().to(device) # 使用模型进行目标检测 with torch.no_grad(): detections = model(img) # 进行非极大值抑制 detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5, classes=None, agnostic=False) # 绘制检测结果 img = cv2.cvtColor(img.squeeze().permute(1, 2, 0).cpu().numpy(), cv2.COLOR_RGB2BGR) for detection in detections[0]: x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, str(cls.item()), (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2) return img ``` 6. 配置Django路由 在yolo_project/urls.py文件中配置Django路由: ``` from django.contrib import admin from django.urls import path from yolo_app.views import detect_view urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path('detect/', detect_view), ] ``` 7. 运行Django项目 使用Django命令运行项目: ``` python manage.py runserver ``` 8. 测试 在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/detect/,上传一张图片进行测试。预测结果将会显示在浏览器中。

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