基于Flask和TensorFlow的目标检测演示项目介绍

基于Flask和TensorFlow的目标检测演示项目介绍

flask-object-detection Frontend and backend separated object detection demo build with Flask, TensorFlow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flask-object-detection

本项目是一个开源的目标检测演示项目，采用Python编程语言，主要使用了Flask框架和TensorFlow深度学习库。项目通过前后端分离的设计，实现了对上传图片进行实时目标检测的功能。

项目基础介绍

本项目利用Flask构建了一个简单的Web服务，通过TensorFlow实现目标检测的算法部分。用户可以通过前端页面上传图片，后端接收到图片后进行目标检测，并将检测结果返回给前端展示。整个项目结构清晰，代码简洁，非常适合作为学习Flask和TensorFlow结合应用的示例。

编程语言

• Python
• JavaScript
• HTML
• CSS
• Dockerfile
• Shell

核心功能

1. 前后端分离: 前端使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，后端使用Flask处理业务逻辑，实现前后端解耦。
2. 图片上传: 用户可以通过前端页面上传图片，前端会将图片转换为Base64编码后发送至后端。
3. 目标检测: 后端接收到图片后，使用TensorFlow进行目标检测，并将检测结果返回给前端。
4. 结果展示: 前端接收到检测结果后，将检测到的目标以边界框的形式展示在图片上。

最近更新的功能

• 优化了目标检测算法: 通过调整TensorFlow模型的参数，提高了检测的准确性和效率。
• 增强了用户体验: 优化了前端的交互设计，使得上传图片和查看结果更加流畅。
• 提升了项目文档: 更新了项目README文件，增加了详细的安装和使用说明，帮助用户更快地上手项目。

本项目持续更新，欢迎感兴趣的开发者参与贡献和改进。

flask-object-detection Frontend and backend separated object detection demo build with Flask, TensorFlow. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flask-object-detection