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Python Flask搭建yolov3目标检测系统详解流程

作者:mind_programmonkey

YOLOv3没有太多的创新,主要是借鉴一些好的方案融合到YOLO里面。不过效果还是不错的,在保持速度优势的前提下,提升了预测精度,尤其是加强了对小物体的识别能力

【人工智能项目】Python Flask搭建yolov3目标检测系统

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

到此这篇关于Python Flask搭建yolov3目标检测系统详解流程的文章就介绍到这了,更多相关Python 目标检测系统内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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