django项目中使用img加载不出来图片

如果在 Django 项目中无法加载图片，可能有以下几种原因：

1. 图片路径错误：请确保图片路径是正确的。可以在浏览器中尝试直接访问图片路径，看看是否能够正常显示。

2. STATIC_URL 和 STATIC_ROOT 配置错误：在 settings.py 文件中，要确保 STATIC_URL 和 STATIC_ROOT 配置正确。STATIC_URL 应该指向静态文件的 URL 路径，STATIC_ROOT 应该指向静态文件在服务器上的绝对路径。

3. 没有在模板中添加静态文件加载代码：在需要加载图片的模板中，需要使用 {% load static %} 加载静态文件，然后使用 {% static '路径' %} 获取图片的 URL。

4. 没有在 urls.py 文件中配置静态文件路径：需要在项目的 urls.py 文件中，添加如下代码：

from django.conf import settings
from django.conf.urls.static import static

urlpatterns = [
    # ... 其他 URL 配置 ...
] + static(settings.STATIC_URL, document_root=settings.STATIC_ROOT)

以上是一些可能导致 Django 项目中无法加载图片的原因和解决方法。希望能够帮到你。

相关问题

django+html解决绝对路径加载不出图片的问题

在Django中，可以使用`STATIC_URL`和`MEDIA_URL`来指定静态和媒体文件的URL。在HTML文件中，可以使用`{% static %}`和`{% media %}`模板标签来引用静态和媒体文件。

如果图片无法加载，可能是因为没有正确设置`STATIC_URL`或`MEDIA_URL`。请检查`settings.py`文件中是否正确设置了这些变量。

另外，还需要在`urls.py`文件中设置静态和媒体文件的URL，例如：

from django.conf import settings
from django.conf.urls.static import static

urlpatterns = [
    # ...其他URL配置...
]

# 配置静态文件URL
urlpatterns += static(settings.STATIC_URL, document_root=settings.STATIC_ROOT)

# 配置媒体文件URL
urlpatterns += static(settings.MEDIA_URL, document_root=settings.MEDIA_ROOT)

最后，确保在HTML文件中使用`{% static %}`或`{% media %}`模板标签引用静态和媒体文件，例如：

<img src="{% static 'path/to/image.png' %}" alt="My Image">

基于yolo的django项目

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。