django部署yolov5训练的模型,请给出view.py、models.py和前端页面
时间: 2023-06-14 09:06:38 浏览: 81
由于您没有提供具体的部署环境,我将提供一个基于Python Django框架和HTML/CSS/JS前端的yolov5模型部署示例。如果您的部署环境不同,请根据具体情况进行相应的调整。
1. 在Django项目中创建一个名为`models.py`的文件,用于加载yolov5模型并进行预测。
```python
import torch
import cv2
import numpy as np
from django.conf import settings
class YOLOv5:
def __init__(self):
self.device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
self.model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True).to(self.device)
self.model.eval()
def predict(self, image_path):
img = cv2.imread(image_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
results = self.model([img], size=640)
predictions = results.xyxy[0].cpu().numpy().tolist()
return predictions
```
2. 在Django项目中创建一个名为`views.py`的文件,用于处理用户请求并调用`models.py`中的模型进行预测。
```python
from django.shortcuts import render
from django.conf import settings
from .models import YOLOv5
import os
def index(request):
if request.method == 'POST':
# 从HTML表单中获取上传的图像文件
image_file = request.FILES.get('image')
# 将图像文件保存到本地
image_path = os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, image_file.name)
with open(image_path, 'wb') as f:
f.write(image_file.read())
# 加载yolov5模型并进行预测
model = YOLOv5()
predictions = model.predict(image_path)
# 将预测结果传递给HTML模板
context = {'predictions': predictions}
return render(request, 'result.html', context)
else:
return render(request, 'index.html')
```
3. 在Django项目中创建一个名为`index.html`的HTML模板,用于显示上传图像的表单。
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Django YOLOv5 Demo</title>
</head>
<body>
<h1>Django YOLOv5 Demo</h1>
<form method="POST" enctype="multipart/form-data">
{% csrf_token %}
<input type="file" name="image">
<button type="submit">预测</button>
</form>
</body>
</html>
```
4. 在Django项目中创建一个名为`result.html`的HTML模板,用于显示预测结果。
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Django YOLOv5 Demo</title>
</head>
<body>
<h1>Django YOLOv5 Demo</h1>
<table>
<thead>
<tr>
<th>类别</th>
<th>置信度</th>
<th>左上角坐标</th>
<th>右下角坐标</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
{% for prediction in predictions %}
<tr>
<td>{{ prediction.5 }}</td>
<td>{{ prediction.4 }}</td>
<td>{{ prediction.0 }}, {{ prediction.1 }}</td>
<td>{{ prediction.2 }}, {{ prediction.3 }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</body>
</html>
```
5. 在Django项目中的`settings.py`文件中添加以下配置,指定上传文件的存储路径。
```python
MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media')
MEDIA_URL = '/media/'
```
6. 运行Django项目并访问`http://localhost:8000`,上传一张图像并查看预测结果。