【人工智能项目】Python Flask搭建yolov3目标检测系统

Python + ESP32 DIY炫酷的物联网远程机械臂 机器人和人工智能是目前很热门的两个学科,未来也是被很看好的行业之一,而机械臂就是通往机器人和人工智能的基础。本机械臂是入门级的自由度金属机械手臂,主要包括舵机驱动板、金属机械手臂支架和四个金属齿轮舵机,同时结合HaaS开发框架,就可以通过远程控制...... 阅读详情

【人工智能项目】Python Flask搭建yolov3目标检测系统

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后端代码

from flask import Flask, request, jsonify
from PIL import Image
import numpy as np
import base64
import io
import os

from backend.tf_inference import load_model, inference

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

sess, detection_graph = load_model()

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/', methods=["POST"])
def main_interface():
    response = request.get_json()
    data_str = response['image']
    point = data_str.find(',')
    base64_str = data_str[point:]  # remove unused part like this: "data:image/jpeg;base64,"

    image = base64.b64decode(base64_str)       
    img = Image.open(io.BytesIO(image))

    if(img.mode!='RGB'):
        img = img.convert("RGB")
    
    # convert to numpy array.
    img_arr = np.array(img)

    # do object detection in inference function.
    results = inference(sess, detection_graph, img_arr, conf_thresh=0.7)
    print(results)

    return jsonify(results)

@app.after_request
def add_headers(response):
    response.headers.add('Access-Control-Allow-Origin', '*')
    response.headers.add('Access-Control-Allow-Headers', 'Content-Type,Authorization')
    return response


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

展示部分

python -m http.server

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python app.py

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前端展示部分
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基于OpenCV与YOLOv5的实时目标检测:从环境搭建到模型训练全流程实践 1. 先搞清楚这个项目到底能做什么,以及你需要准备什么 如果你正在为计算机视觉相关的毕业设计、课程大作业或者个人项目寻找一个“能跑起来、有实际效果”的案例,那么基于 OpenCV 和 YOLOv5 的实时目标检测,大概率就是你需要的那个。它不是一个停留在理论或论文里的概念,而是一个从摄像头或视频流里抓取画面、识别出物体、并实时把框和标签画出来的完整流程。这个组合之所以经典,是因为它把成熟的图像处理库(OpenCV)和当下高效易用的目标检测模型(YOLOv5)结合在了一起,让你能快速搭建一个视觉感知系统的原型 阅读详情

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