在Flask上部署基于YOLOv5的人脸检测算法资源-CSDN文库

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83 浏览量 2024-02-06 20:36:32 上传评论收藏 26.2MB ZIP 举报

在本项目中，我们将探讨如何将先进的YOLOv5人脸识别算法与流行的Python Web框架Flask相结合，以便在Web服务上实现实时的人脸检测。YOLO（You Only Look Once）是一种高效的物体检测模型，尤其在实时应用中表现出色。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，具有更快的推理速度和更高的准确性。而Flask则是一个轻量级的Web服务器网关接口（WSGI）Web应用框架，适合快速开发和部署小型应用。我们需要安装必要的库和依赖。确保已经安装了Python、Flask和YOLOv5的相关依赖，如torch、torchvision等。你可以通过运行以下命令来安装： ```bash pip install Flask torch torchvision ``` 接下来，我们需要将YOLOv5模型转换为可用于推理的PyTorch模型。可以从YOLOv5的GitHub仓库克隆代码，并按照项目文档训练或下载预训练模型。将模型权重保存为`.pt`文件，例如`weights.pt`。接下来，创建一个Flask应用。在Python文件（如`app.py`）中，初始化Flask应用并设置路由来处理图像上传和人脸检测。以下是一个基本示例： ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch import cv2 app = Flask(__name__) # 加载YOLOv5模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) @app.route('/detect_face', methods=['POST']) def detect_face(): if 'image' not in request.files: return jsonify({'error': 'No image provided'}), 400 img_file = request.files['image'] img = cv2.imdecode(np.frombuffer(img_file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) results = model(img) # 将结果处理成JSON格式 faces = [{'top': int(box[1]), 'left': int(box[0]), 'width': int(box[2] - box[0]), 'height': int(box[3] - box[1])} for box in results.pandas().xywh['box'].values] return jsonify(faces) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 这段代码定义了一个端点`/detect_face`，它接受POST请求并处理上传的图片。YOLOv5模型对图像进行预测，然后返回检测到的人脸框坐标。为了在Web界面上实现交互，可以创建一个HTML页面，用户可以上传图片并显示检测结果。这个页面可以通过Flask的模板引擎生成。在Flask应用中添加一个新的路由，返回这个模板，并在模板中使用JavaScript处理图片上传和结果展示。 ```python from flask import render_template @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') ``` 在`templates`目录下创建一个`index.html`文件，包含一个表单用于上传图片，以及一个区域用于显示检测结果。使用JavaScript向`/detect_face`发送POST请求，并更新图片上的标注。 ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>YOLOv5 Face Detection</title> <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script> </head> <body> <h1>Upload an Image</h1> <form id="upload-form" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="image" accept="image/*"> <button type="submit">Detect Faces</button> </form> <div id="result"></div> <img id="display-image" style="display:none;"> <script> $(document).ready(function() { $('#upload-form').on('submit', function(e) { e.preventDefault(); $.ajax({ url: '/detect_face', type: 'POST', data: new FormData(this), contentType: false, processData: false, success: function(data) { // 更新结果和图片显示 }, error: function(err) { console.error(err); } }); }); }); </script> </body> </html> ``` 现在，当你运行Flask应用并访问主页时，就可以上传图片并实时查看YOLOv5的人脸检测结果了。这个简单的Web应用展示了如何将复杂的机器学习模型集成到Web服务中，使得非技术用户也能方便地使用这些先进技术。在实际部署中，你可能还需要考虑性能优化、多线程处理、错误处理以及安全问题。例如，可以使用Gunicorn或uWSGI作为更强大的WSGI服务器，Nginx作为反向代理来提高性能和负载均衡。同时，确保对上传的图片进行大小限制和类型检查，防止恶意文件上传。结合Flask和YOLOv5，我们可以构建一个高效的人脸检测Web应用，为各种应用场景提供便利，比如视频监控、社交平台验证等。通过不断迭代和优化，我们可以进一步提升系统的稳定性和效率，使其在实际生产环境中发挥更大的价值。

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YOLOv5-Face-Flask-master.zip （37个子文件）

YOLOv5-Face-Flask-master

weights

face.pt 13.75MB

plate.pt 13.59MB

utils

__init__.py 0B

google_utils.py 5KB

metrics.py 8KB

autoanchor.py 7KB

general.py 26KB

plots.py 17KB

datasets.py 41KB

torch_utils.py 12KB

model.py 6KB

server.py 2KB

video_process.py 1KB

requirements.txt 4KB

models

__init__.py 0B

yolov5n-0.5.yaml 1KB

yolov5s6.yaml 2KB

yolov5n6.yaml 2KB

yolov5m.yaml 1KB

yolov5s.yaml 1KB

yolov5l.yaml 1KB

blazeface_fpn.yaml 1KB

common.py 18KB

yolov5l6.yaml 2KB

yolov5m6.yaml 2KB

experimental.py 5KB

blazeface.yaml 919B

yolov5n.yaml 1KB

yolo.py 16KB

.gitignore 2KB

images

test.jpg 416KB

2.jpg 551KB

result.jpg 1.15MB

mosaic.jpg 840KB

bus.jpg 476KB

client.py 587B

README.md 312B

# YOLOv5-Face-Flask ## Usage ``` python server.py python client.py ``` ## Features - [x] PyTorch - [x] Flask - [x] Faces Detection - [x] Mosaic of faces - [x] Single image processing - [x] Video processing - [ ] Multithreading - [ ] Batch processing ## Result ![](images/result.jpg) ![](images/mosaic.jpg)

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