如何使用Django 结合WebSocket 进行实时目标检测呢？以yolov5 为例，实现：FPS 25+ (2: 目标检测与发送端)

已于 2023-09-12 16:08:21 修改
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分类专栏： 人工智能系统解决方案与技术架构 AI赋能行业实战：‌最佳实践与落地案例深度解析！‌ 文章标签： django websocket 目标检测
于 2023-01-10 16:06:31 首次发布
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文章大纲

背景与前置知识

Django 实时通信后端

目标检测

YOLO is one of the most famous object detection algorithms due to its speed and accuracy.

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Python 中用flask 通过socket实现实时摄像头传输到服务端，并使用YOLOv8实时检测人脸并返回给客户端呈现
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这是客户端代码，主要功能是通过使用socket从一个客户端向服务端发送摄像头捕获的视频帧。这段代码中的time.sleep(0.2)是为了控制发送帧的速度，cv2.waitKey(50)是等待50毫秒，如果在这段时间内按下任何键，将返回按键的ASCII码，否则返回-1。如果不控制发送帧的速度，容易产生。这是服务端代码，它的主要功能是接收客户端发送的视频帧，然后使用YOLO模型进行人脸检测和识别，最后将识别后的图像发送回客户端。
Django网页+Yolov5垃圾识别系统
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Django 可以用来部署 YOLOv5 训练好的模型。您可以在 Django 应用中编写代码加载 YOLOv5 模型，然后通过 API 接口对外提供服务。比如，当用户请求检测图像中的物体时，您的 Django 应用可以使用 YOLOv5 模型处理请求并返回结果。 ...
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