我现在有一个yolov5的模型,我想把它用flask建一个服务器,请给出具体代码及操作
时间: 2024-02-05 18:11:13 浏览: 32
好的,以下是一个简单的将 YOLOv5 模型用 Flask 构建服务器的示例代码:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import torch
import io
import base64
from PIL import Image
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh
from utils.datasets import letterbox
app = Flask(__name__)
# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# 设置模型为eval模式
model.eval()
# 预测函数
def predict(image):
# 图像预处理
img = letterbox(image, new_shape=640)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB
img = np.ascontiguousarray(img)
# 转为pytorch tensor
img = torch.from_numpy(img).float().unsqueeze(0)
# 模型预测
with torch.no_grad():
detections = model(img)
# 后处理
detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.3, iou_thres=0.45)
results = []
for det in detections:
if det is not None and len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], image.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
results.append({"class": int(cls), "confidence": float(conf), "bbox": list(map(int, xyxy))})
return results
# Flask接口
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def yolo_predict():
try:
# 读取图像数据
data = request.get_data()
img = Image.open(io.BytesIO(data))
# 进行预测
results = predict(img)
# 返回预测结果
response = {"success": True, "predictions": results}
return jsonify(response)
except Exception as e:
response = {"success": False, "error": str(e)}
return jsonify(response)
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
```
注意,在上面的代码中,我们使用了 YOLOv5 的官方实现。这里假设你已经按照官方文档安装好了 YOLOv5,且已经下载好了预训练模型文件 `yolov5s.pt`。
此外,我们还需要在代码中实现一个图像预处理函数 `letterbox`,以及一些工具函数 `non_max_suppression`、`scale_coords` 和 `xyxy2xywh`,这些函数可以在 YOLOv5 的官方代码中找到。
最后,我们可以使用以下命令来启动 Flask 服务器:
```
python app.py
```
这样,我们就可以通过向 `http://localhost:5000/predict` 发送 POST 请求来进行目标检测预测了。注意,请求的数据应该是一张图像的二进制数据,例如可以使用以下 Python 代码将一张图像转换为二进制数据:
```python
with open('image.jpg', 'rb') as f:
data = f.read()
```
然后,我们可以使用 `requests` 库将二进制数据发送给 Flask 服务器:
```python
import requests
response = requests.post('http://localhost:5000/predict', data=data)
predictions = response.json()['predictions']
```
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