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1、项目介绍

Yolov5目标检测系统+Flask框架+深度学习

技术栈：
python、Yolov5模型、Flask框架、VUE框架、opencv

2、项目界面

（1）左侧为原始图片、右侧为检测结果图片

（2）检测结果，检测到的目标，包括目标大小、置信度

（3）检测结果图片

（4）flask页面展示

3、项目说明

一、项目概述
本项目是一个基于 Yolov5 目标检测模型 的智能图像分析系统，结合 Flask 后端框架 与 VUE 前端框架，实现了高效、实时的目标检测功能。系统采用 Python 作为开发语言，利用 OpenCV 进行图像处理，通过深度学习技术对输入图像中的目标物体进行精准识别，并返回目标类别、大小、置信度等详细信息。该系统具有界面友好、响应迅速、检测精准等特点，适用于安防监控、智能交通、工业检测等多个领域。

二、技术栈
Python：作为系统开发的主要编程语言，负责算法实现、数据处理及前后端交互。
Yolov5 模型：采用先进的深度学习目标检测算法，具有高精度、高速度的优势，能够识别多种目标物体。
Flask 框架：构建轻量级后端服务，处理前端请求，调用 Yolov5 模型进行目标检测，并返回检测结果。
VUE 框架：搭建用户友好的前端界面，实现图像上传、检测结果展示、交互操作等功能。
OpenCV：用于图像预处理、后处理及可视化展示，提升系统图像处理能力。
三、项目界面与功能
原始图片与检测结果对比展示
界面左侧显示用户上传的原始图片，右侧展示经过 Yolov5 模型检测后的结果图片。通过对比，用户可以直观地看到检测效果，包括目标物体的标记、类别标签等。
（示例图：左侧原始图片，右侧检测结果图片，目标物体被准确标记）
检测结果详细信息展示
系统不仅提供检测后的图片，还展示每个检测到的目标的详细信息，包括目标大小（如宽度、高度）、置信度（模型对目标识别的准确程度）等。这些信息有助于用户更深入地了解检测结果，为后续决策提供依据。
（示例图：检测结果列表，包含目标类别、大小、置信度等信息）
检测结果图片可视化
用户可以查看单独的检测结果图片，图片中目标物体被清晰标记，并附有类别标签和置信度信息。这种可视化方式使得检测结果更加直观易懂，便于用户快速获取关键信息。
（示例图：检测结果图片，目标物体被准确标记并附有详细信息）
Flask 页面集成展示
系统通过 Flask 框架将前端 VUE 界面与后端 Yolov5 模型检测服务无缝集成。用户通过浏览器访问 Flask 页面，即可上传图片、触发检测、查看结果，实现一站式操作体验。
（示例图：Flask 页面展示，包含图像上传区域、检测按钮、结果展示区等）
四、项目意义与应用场景
本项目结合了深度学习目标检测技术与前后端开发技术，实现了高效、实时的目标检测功能。其意义在于：

提升检测效率与准确性：利用 Yolov5 模型的高精度与高速度特性，实现快速、准确的目标检测。
增强用户体验：通过友好的前端界面与直观的后端服务，降低用户使用门槛，提升用户体验。
拓展应用场景：适用于安防监控、智能交通、工业检测等多个领域，为行业提供智能化解决方案。
本项目是一个集深度学习、前后端开发于一体的智能目标检测系统，具有广泛的应用前景与实用价值。

4、核心代码

import datetime
import logging as rel_log
import os
import shutil
from datetime import timedelta
from flask import *
from processor.AIDetector_pytorch import Detector

import core.main

UPLOAD_FOLDER = r'./uploads'

ALLOWED_EXTENSIONS = set(['png', 'jpg'])
app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'secret!'
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER

werkzeug_logger = rel_log.getLogger('werkzeug')
werkzeug_logger.setLevel(rel_log.ERROR)

# 解决缓存刷新问题
app.config['SEND_FILE_MAX_AGE_DEFAULT'] = timedelta(seconds=1)


# 添加header解决跨域
@app.after_request
def after_request(response):
    response.headers['Access-Control-Allow-Origin'] = '*'
    response.headers['Access-Control-Allow-Credentials'] = 'true'
    response.headers['Access-Control-Allow-Methods'] = 'POST'
    response.headers['Access-Control-Allow-Headers'] = 'Content-Type, X-Requested-With'
    return response


def allowed_file(filename):
    return '.' in filename and filename.rsplit('.', 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS


@app.route('/')
def hello_world():
    return redirect(url_for('static', filename='./index.html'))


@app.route('/upload', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():
    file = request.files['file']
    print(datetime.datetime.now(), file.filename)
    if file and allowed_file(file.filename):
        src_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)
        file.save(src_path)
        shutil.copy(src_path, './tmp/ct')
        image_path = os.path.join('./tmp/ct', file.filename)
        pid, image_info = core.main.c_main(
            image_path, current_app.model, file.filename.rsplit('.', 1)[1])
        return jsonify({'status': 1,
                        'image_url': 'http://127.0.0.1:5003/tmp/ct/' + pid,
                        'draw_url': 'http://127.0.0.1:5003/tmp/draw/' + pid,
                        'image_info': image_info})

    return jsonify({'status': 0})


@app.route("/download", methods=['GET'])
def download_file():
    # 需要知道2个参数, 第1个参数是本地目录的path, 第2个参数是文件名(带扩展名)
    return send_from_directory('data', 'testfile.zip', as_attachment=True)


# show photo
@app.route('/tmp/<path:file>', methods=['GET'])
def show_photo(file):
    if request.method == 'GET':
        if not file is None:
            image_data = open(f'tmp/{file}', "rb").read()
            response = make_response(image_data)
            response.headers['Content-Type'] = 'image/png'
            return response


if __name__ == '__main__':
    files = [
        'uploads', 'tmp/ct', 'tmp/draw',
        'tmp/image', 'tmp/mask', 'tmp/uploads'
    ]
    for ff in files:
        if not os.path.exists(ff):
            os.makedirs(ff)
    with app.app_context():
        current_app.model = Detector()
    app.run(host='127.0.0.1', port=5003, debug=True)

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