yolov5-flask

YOLOv5-flask是一个基于YOLOv5的目标检测模型在Flask框架下的应用。它通过将YOLOv5模型与Flask结合，实现了在Web应用中进行目标检测的功能。在这个应用中，用户可以上传一张图片，然后通过YOLOv5模型对该图片进行目标检测，并在前端页面上显示检测结果。

在使用yolov5-flask进行目标检测的过程中，首先需要加载YOLOv5模型。可以使用torch.hub.load函数加载训练好的模型文件，参数中指定模型文件的路径即可。然后，将待检测的图片传递给模型进行推理，得到检测结果。最后，将推理后的图片保存到指定的路径，以便在前端页面上显示。

以下是使用yolov5-flask进行目标检测的代码示例：
1. 加载模型：
model = torch.hub.load('./', 'custom', 'yolov5s.pt', source='local')

2. 进行目标检测：
img_detect_path = './static/images/xxx.jpg'
img_detect = model(img_detect_path)

3. 保存检测结果图片：
img_detect.render()
p_img_path = '/static/images/xxx_p.jpg'
Image.fromarray(img_detect.ims).save(p_img_path)

注意，在实际应用中，需要根据具体的项目路径和文件命名规则进行相应的修改。

通过yolov5-flask应用，用户可以方便地上传图片并进行目标检测，实现了在Web应用中的目标检测功能。