Python Flask搭建yolov3目标检测系统详解流程


Posted in Python onNovember 07, 2021

【人工智能项目】Python Flask搭建yolov3目标检测系统

Python Flask搭建yolov3目标检测系统详解流程

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

Python Flask搭建yolov3目标检测系统详解流程

python app.py

Python Flask搭建yolov3目标检测系统详解流程

前端展示部分

Python Flask搭建yolov3目标检测系统详解流程

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