yolov5项目部署+微信小程序前端展示的全过程
作者：头秃的和尚
分为yolov5项目部署和微信小程序两部分，先介绍微信小程序前端展示+flask后端，之后介绍项目部署这部分。
一、先上效果图
1. 点击选择图片，调用摄像头选择图片
2.选择图片之后，点击开始检测，然后返回结果
二、前端代码
wxml文件：
<view class="container">
<view>
<image src="{{avatarUrl}}" class=".img" bindtap="imgClick"></image>
<button bindtap="chooseimg" class=".btn_select">选择图片</button>
<button form-type="submit" class=".btn_submit" bindtap="submitimg">开始检测</button>
</view>
<view class="text-container">
<view>{{name_and_nums}}</view>
<view class="text" wx:for="{{names}}">{{item.name}}: {{item.value}} </view>
</view>
</view>js文件，分为两部分，一部分是调用摄像头，另一部分是图片检测
1. 数据定义：
data: {
avatarUrl: 'res.png',
base64imgurl: null,
name_num: '',
names: [],
name_and_nums: ''
},2. 调用摄像头，使用微信小程序中的wx.chooseImage接口,并使用wx.setStorage接口对图片路径进行保存。代码：
chooseimg: function() {
var that = this
// 选择图片
wx.chooseImage({
count: 1,
sizeType: ['original', 'compressed'],
sourceType: ['album', 'camera'],
success(res) {
// tempFilePath可以作为 img 标签的 src 属性显示图片
var tempFilePaths = res.tempFilePaths
console.log(tempFilePaths)
that.setData({avatarUrl:tempFilePaths[0]})
console.log(tempFilePaths[0])
wx.setStorage({key:'img_path', data: tempFilePaths[0]})
}3. 先使用wx.getImageInfo获取上一步保存的图片格式（png/jpg等），然后调用wx.uploadFile接口，将图片上传到服务器，然后使用训练好的权重参数对图片进行检测，然后返回结果，因为返回的结果是一种图像流。为了在前端对图片进行展示，需要在图片编码前加字段：‘data:image/png;base64’，将图片格式转换为base64格式。代码：
submitimg: function(){
var img_path
var that
wx.getImageInfo({
src: img_path,
success(res){
imgtype = res.type
console.log(imgtype)
}
})
wx.uploadFile({
filePath: img_path,
name: 'image',
url: '服务器地址',
// 上传成功！
success(res){
console.log(res)
var img_data = JSON.parse(res.data).data.image
var base64str_img = 'data:image/' + imgtype + ';base64,' + img_data
that.setData({avatarUrl: base64str_img})
// 上传失败
fail(){
console.log('--failed--')
}
})
}
}（PS：在前端定义了传入的数据名为image，所以，flask后端接收数据名也同样为image）
//前端：
wx.uploadFile({
filePath: img_path,
name: 'image',
url: 服务器地址
})
//后端
img_file = request.files["image"]三、后端代码
后端这里使用的是flask，这部分的使用相对比较简单
1. 因为model返回的结果是一个list，里面有dict组成，主要就是框的左上角、右下角左边、类别以及类别名。之后对这个result进行处理，写一个画图的py文件，根据输入的图像和得到result画框，将画框后的结果保存到save_path中，然后再将图像格式进行转换为base64（返回的数据格式：（这里的img_res已经是经过画框之后的结果））
2. 然后因为前端的要求，返回的形式需要用json格式，同时也需要将返回结果放在data里面，方便前端读取后端返回的数据。
@app.route(DETECTION_URL, methods=["POST"])
def predict():
if request.method != "POST":
return jsonify({"code": 2, "msg": "the request method is error!", "data": {"isSecret": "null"}})
if request.files.get("image"):
# 将读取的图片流转换为图片格式
im_file = request.files["image"]
im_bytes = im_file.read()
im = Image.open(io.BytesIO(im_bytes))
#将图片输入到模型中，输出的结果是一个list，带有坐标类别等信息
results = model(im, size=640) # reduce size=320 for faster inference
# 预测的结果（坐标 种类 置信度）
result = results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records")
img_res = ''
with open(save_path, 'rb') as f:
img_res = f.read()
img_res = base64.b64encode(img_res)
return jsonify({ "data": {"detect_res": "yes", "image": str(img_res, 'utf-8')}})
if __name__ == "__main__":
torch.hub._validate_not_a_forked_repo = lambda a, b, c: True
model = torch.hub.load("path", "custom", path="./best.pt", source="local", force_reload=False) # force_reload to recache最后！总结一下，之前刚开始要做的时候，感觉还挺难的，真的开始做的时候，感觉还行（虽然做的比较简单，页面也不是很好看，css一生之敌！！！）
之后，会学一下项目的部署，目前用的是别人部署好的，但是还是要自己学学的！！！
总结
到此这篇关于yolov5项目部署+微信小程序前端展示的文章就介绍到这了,更多相关yolov5部署微信小程序前端展示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！