使用Flask将YOLOv5部署为Python接口

YOLOv5是一种流行的目标检测算法，可以实现实时目标检测和识别。在本文中，我们将讨论如何使用Flask将YOLOv5模型部署为一个Python接口，以便可以通过API调用进行目标检测。

步骤如下：

1. 安装依赖库

首先，我们需要安装所需的依赖库。在命令行中执行以下命令：

pip install flask
pip install torch torchvision
pip install numpy

2. 下载YOLOv5模型

我们需要下载YOLOv5的预训练模型。您可以从YOLOv5的官方GitHub存储库中获取模型。请确保将模型文件保存在与您的Python脚本相同的目录中。

3. 创建Flask应用程序

接下来，我们将创建一个Flask应用程序，用于处理API请求和目标检测。在您选择的编辑器中创建一个新的Python文件，命名为app.py，并添加以下代码：

from flask import Flask, request, jsonify
import