# Flask REST API
[REST](https://en.wikipedia.org/wiki/Representational_state_transfer) [API](https://en.wikipedia.org/wiki/API)s are commonly used to expose Machine Learning (ML) models to other services. This folder contains an example REST API created using Flask to expose the `yolov5s` model from [PyTorch Hub](https://pytorch.org/hub/ultralytics_yolov5/).
## Requirements
[Flask](https://palletsprojects.com/p/flask/) is required. Install with:
```shell
$ pip install Flask
```
## Run
After Flask installation run:
```shell
$ python3 restapi.py --port 5000
```
Then use [curl](https://curl.se/) to perform a request:
```shell
$ curl -X POST -F image=@zidane.jpg 'http://localhost:5000/v1/object-detection/yolov5s'`
```
The model inference results are returned:
```shell
[{'class': 0,
'confidence': 0.8197850585,
'name': 'person',
'xmax': 1159.1403808594,
'xmin': 750.912902832,
'ymax': 711.2583007812,
'ymin': 44.0350036621},
{'class': 0,
'confidence': 0.5667674541,
'name': 'person',
'xmax': 1065.5523681641,
'xmin': 116.0448303223,
'ymax': 713.8904418945,
'ymin': 198.4603881836},
{'class': 27,
'confidence': 0.5661227107,
'name': 'tie',
'xmax': 516.7975463867,
'xmin': 416.6880187988,
'ymax': 717.0524902344,
'ymin': 429.2020568848}]
```
An example python script to perform inference using [requests](https://docs.python-requests.org/en/master/) is given in `example_request.py`
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基于YOLOv7车牌识别算法支持12种中文车牌类型(源码+图片+说明文档).rar
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2023-04-14
14:52:24
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基于YOLOv7车牌识别算法支持12种中文车牌类型(源码+图片+说明文档)
plate_recognition
plate_rec.py 3KB
plateNet.py 4KB
double_plate_split_merge.py 461B
read_image.py 561B
weights
plate_rec.pth 7.38MB
plate_detect.pt 7.52MB
yolov7-lite-e.pt 1.64MB
data
widerface.yaml 538B
hyp.face.yaml 1KB
plate.yaml 633B
images
demo.jpg 1.23MB
test.py 859B
scripts
get_voc.sh 4KB
get_coco.sh 962B
hubconf.py 6KB
utils
__init__.py 6B
google_utils.py 5KB
loss.py 12KB
flask_rest_api
example_request.py 299B
restapi.py 1KB
README.md 1KB
metrics.py 9KB
cv_puttext.py 797B
aws
__init__.py 6B
userdata.sh 1KB
mime.sh 780B
resume.py 1KB
autoanchor.py 7KB
general.py 30KB
wandb_logging
__init__.py 6B
log_dataset.py 800B
wandb_utils.py 16KB
activations.py 4KB
google_app_engine
app.yaml 173B
additional_requirements.txt 105B
figures
AP50_GMACS_val.png 25KB
000000390555_YP.jpg 179KB
000000390555_AE.jpg 225KB
plots.py 21KB
datasets.py 49KB
torch_utils.py 12KB
get_small_pic.py 4KB
onnx
yolov7_plate_onnx_infer.py 10KB
README.md 362B
detect_rec_plate.py 7KB
tensorrt
plate_rec.cpp 8KB
include
logging.h 16KB
utils.hpp 3KB
CMakeLists.txt 995B
test_imgs
14.jpg 34KB
tmp3514.png 2.06MB
single_blue.jpg 1.81MB
preprocess.h 357B
preprocess.cu 3KB
onnx2trt
CMakeLists.txt 218B
onnx2trt.cpp 7KB
说明文档.md 924B
utils.cpp 5KB
detect_rec_plate.cpp 30KB
说明文档.md 1KB
test_widerface.py 7KB
requirements.txt 619B
train.sh 178B
models
hub
yolov3.yaml 1KB
yolov3-spp.yaml 1KB
yolov3-tiny.yaml 1KB
__init__.py 6B
export.py 7KB
common.py 27KB
experimental.py 5KB
yolo.py 30KB
detect.py 11KB
cfg
yolov7-tiny-face.yaml 5KB
yolov7-lite-e-plate.yaml 1KB
yolov5s-face.yaml 1KB
yolov7-face.yaml 4KB
yolov7-lite-e.yaml 1KB
train.py 34KB
imgs
single_yellow.jpg 85KB
Quicker_20220930_181044.png 328KB
single_green.jpg 903KB
Quicker_20220930_180919.png 1.02MB
Quicker_20220930_180938.png 241KB
Quicker_20220930_180856.png 1.36MB
nongyong_double.jpg 34KB
shi_lin_guan.jpg 47KB
Wj.jpg 745KB
double_yellow.jpg 29KB
single_blue.jpg 1.81MB
hongkang1.jpg 571KB
xue.jpg 999KB
police.jpg 382KB
WJdouble.jpg 67KB
minghang.jpg 584KB
test.py 22KB
fonts
platech.ttf 14.01MB
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