Web端实时人脸识别与隐私保护系统实现

资源摘要信息:"基于yolov5和django框架的web端人脸识别并打码系统" 本系统结合了深度学习算法和Web开发技术，用于实现人脸的识别以及对识别出的人脸进行实时打码处理。系统主要分为两个部分：基于YOLOv5的人脸检测部分和基于Django框架的Web前端展示部分。 YOLOv5是一种实时目标检测算法，能够高效地从图像中识别出人脸。在本系统中，YOLOv5运行在PyTorch环境下，通过执行`detect.py`脚本来检测图片中的人脸，并获取人脸的位置信息。 Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。在本系统中，Django框架用于构建Web应用程序，它能够将检测到的人脸信息进行处理，并通过Web界面展示给用户。系统运行前需要执行几个Django命令来初始化数据库和启动服务。 为了部署该系统，需要遵循以下步骤： 1. 打开两个工程：首先需要在本地或者服务器上分别打开基于YOLOv5的人脸检测工程和基于Django的Web前端工程。 2. 激活环境：在命令行中分别激活这两个工程所依赖的Python虚拟环境。对于YOLOv5工程，使用命令`conda activate pytorch`来激活其PyTorch环境，这是因为YOLOv5需要在PyTorch框架下运行。 3. 运行YOLOv5检测：在YOLOv5工程目录下，运行`python detect.py`命令，该命令将启动YOLOv5模型对输入图片进行人脸检测，并将检测结果输出。 4. 设置Django环境：在Web前端工程目录下，首先需要通过`python manage.py makemigrations`命令来创建数据库迁移文件，然后通过`python manage.py migrate`命令来应用这些迁移，创建相应的数据库表格。最后，使用`python manage.py runserver`命令来启动Django内置的开发服务器。 5. 配置数据集路径：在`yolov5.7/detect.py`文件的第95行，需要修改数据集的路径以确保YOLOv5能够正确加载训练好的模型和图片数据。同样地，在`djangoProject/app01/views.py`文件的第141行，需要正确设置引用YOLOv5工程的路径，以便Web前端能够正确调用人脸检测功能。 通过以上步骤，就可以成功运行并使用基于YOLOv5和Django的Web端人脸识别并打码系统了。该系统在人脸数据处理、隐私保护等方面具有实际应用价值，同时也可以扩展到其他类似的实时目标检测与Web展示场景。