使用flask部署yolov5
时间: 2023-10-08 15:06:57 浏览: 100
部署Yolov5到Flask,可以通过以下步骤完成:
1. 安装Flask和Yolov5
2. 创建Flask应用程序并设置路由
3. 在路由中加载图像并使用Yolov5模型进行推理
4. 在模型中添加标签并返回结果
下面是一个简单的示例代码:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import torch
import cv2
from yolov5 import detect
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
# 获取上传的图像
image = request.files['image'].read()
image = cv2.imdecode(np.frombuffer(image, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
# 运行Yolov5模型
results = detect(image)
# 处理结果
labels = ['person', 'car', 'truck', 'bus']
response = []
for result in results:
label = labels[result[4]]
confidence = float(result[5])
response.append({'label': label, 'confidence': confidence})
return jsonify(response)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
在这个示例中,上传的图像通过POST请求发送到Flask应用程序的`/predict`路由。在路由中,使用Yolov5模型对图像进行推理,并将结果处理为标签和置信度。最后,将结果作为JSON响应返回给客户端。
请注意,这个示例只是一个简单的示例,你需要根据你的具体需求进行修改和优化。