近年来,计算机视觉在各个领域中得到了广泛的应用,其中物体检测是其中的一个重要任务。YOLOv5 是基于深度学习的目标检测算法,它具有快速、准确的特点,因此成为了研究和应用中的热门选择。本文将介绍如何使用 YOLOv5 和 Flask Web 框架搭建一个计算机视觉监测平台,并提供相应的源代码。
首先,确保在你的计算机上已经安装了 Python 和相关的库。我们将使用以下库:torch
、flask
、numpy
和 opencv-python
。可以使用 pip
命令来安装这些库:
pip install torch flask numpy opencv-python
接下来,我们需要下载 YOLOv5 模型的权重文件。可以从 YOLOv5 的官方 GitHub 存储库中获取这些权重文件。将下载的权重文件保存在项目文件夹中的 weights
文件夹下。
现在,我们可以开始编写 Flask Web 应用程序了。首先,创建一个名为 app.py
的文件,并导入所需的库:
from flask import Flask