yolov5web部署

yolov5的web部署可以通过使用Python的轻量级web框架Flask来完成。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Flask来实现yolov5的目标检测功能：

from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from PIL import Image
from torchvision.transforms import functional as F
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.torch_utils import select_device

app = Flask(__name__)

# 加载模型
device = select_device('')
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device)
stride = int(model.stride.max())
names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names

# 定义目标检测的路由
@app.route('/detect', methods=['POST'])
def detect():
    # 获取上传的图片
    image_file = request.files['image']
    image = Image.open(image_file).convert('RGB')

    # 图片预处理
    img = F.pad(image, (0, 0, image.width % stride, image.height % stride))
    img = F.resize(img, (640, 640)).unsqueeze(0)
    img = img.to(device)

    # 目标检测
    pred = model(img)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)[0]

    # 处理检测结果
    results = []
    for det in pred:
        if len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], image.size).round()
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                results.append({
                    'class': names[int(cls)],
                    'confidence': float(conf),
                    'bbox': [int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3])]
                })

    # 返回检测结果
    return jsonify(results)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这段代码使用了Flask框架创建了一个web应用，并定义了一个`/detect`的路由，用于接收上传的图片并进行目标检测。在目标检测过程中，使用了yolov5模型进行预测，并对预测结果进行处理和返回。

请注意，上述代码中的`yolov5s.pt`是一个预训练的yolov5模型文件，你需要根据自己的需求下载并指定正确的模型文件路径。