我要评论docker导出指定时间段内日志
命令格式如下：
docker logs --since <起始时间> --until <结束时间> <容器id或名称> > <导出文件路径>
<起始时间>：指定要导出日志的起始时间，格式为yyyy-mm-ddthh:mm:ss。<结束时间>：指定要导出日志的结束时间，格式为yyyy-mm-ddthh:mm:ss。<容器id或名称>：指定要导出日志的docker容器id或名称。<导出文件路径>：指定导出日志的文件路径和文件名。
例如：
要导出容器id为58c472a20857的docker日志，在2023年7月7日00:00:00到2023年7月14日23:59:59之间的日志
可以使用以下命令：
docker logs --since="2023-07-07t00:00:00" --until "2023-07-14t23:59:59" 58c472a20857 > log.txt
目标检测中遇到的问题和docker导出日志
docker容器导出日志
导出日志在linux服务器的本地目录下，可以直接下载
docker logs 容器名称 > log.txt
flask使用main执行
1 改dockerfile 文件内容
#cmd [ "python3", "-m" , "flask", "run", "--host=0.0.0.0"] cmd [ "python", "./app.py" ]
2 改 app.py 中的内容
from flask import flask
app = flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return "hello, world!"
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0')针对加载模型时间过长
将模型在主程序 main 中加载，进行flask交互时，将全局变量直接导入使用模块中，比如提前加载yolov5模型。
if __name__ == "__main__":
os.makedirs("./config/", exist_ok=true)
config = config('config/config.json')
print("加载yolo模型：")
# 从本地目录加载自定义的yolov5模型
yolo_model = torch.hub.load('yolov5', 'custom', path='yolov5/best.pt', source='local')
# 设置置信度阈值
yolo_model.conf = config.floating_threshold
app.run(host='0.0.0.0')提取图片中的识别区，将无关部分去除
def adjust_img_size(img, width_ratio=1, height_ratio=0.8, padding_color=(255, 255, 255)):
"""
获取图片中间长宽各1/2的中间区域，外部全部填充为指定颜色。
parameters:
img (numpy.ndarray or pil.image.image): 输入的图片，可以是numpy数组或pil图像对象。
padding_color (tuple): 填充的颜色，格式为 (r, g, b)。
width_ratio:ratio
height_ratio:ratio
returns:
numpy.ndarray: 调整后的图片数组。
"""
# 将输入图片转换为numpy数组
if isinstance(img, image.image):
img = np.array(img)
# 获取图片尺寸
height, width, channels = img.shape
# 创建填充区域
padding = np.full((height, width, channels), padding_color, dtype=np.uint8)
# 计算截取的高度和宽度
crop_height = int(height * height_ratio)
crop_width = int(width * width_ratio)
height_1 = int((height - crop_height)*0.5)
width_1 = int((width - crop_width) * 0.5)
# 截取图像
cropped_image = img[height_1:crop_height + height_1, width_1:crop_width + width_1]
# 将原始图片放入填充区域的中间
padding[height_1:crop_height + height_1, width_1:crop_width + width_1] = cropped_image
return padding返回图片中固定比例的点
def get_point(img, height_ratio, width_ratio):
"""返回图片中的点目标点，用于在图上做标注"""
# 获取图片尺寸
height, width, channels = img.shape
# print('查看形状：', img.shape)
# 计算截取的高度和宽度
crop_height = int(height * height_ratio)
crop_width = int(width * width_ratio)
height_1 = int((height - crop_height))
width_1 = int((width - crop_width) * 0.5)
width_2 = width - width_1
height_2 = height - int((height - crop_height) * 0.5)
# print('查看返回值：', width_1, height_1, width_2, height_2)
return width_1, height_1, width_2, height_2总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持代码网。
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