如何在Flask和YOLOv5开发的HTML网页上成功打开摄像头并显示检测框？_其他编程

如何在flask和yolov5开发的html网页上成功打开摄像头并显示检测框？

使用flask和yolov5在网页上实现摄像头实时目标检测

本文探讨如何在flask框架和yolov5模型的基础上，构建一个html网页，实现摄像头实时视频流的获取和目标检测结果的显示。过程中，可能会遇到摄像头无法打开或检测框无法显示等问题，本文将提供相应的解决方案。

前端代码详解

前端html页面包含

后端代码详解

后端使用flask框架，定义两个主要路由：

/image_data: 接收前端发送的图像数据，将其保存到服务器临时文件。
/img_feed: 处理图像，使用yolov5进行目标检测，并将检测结果图像返回给前端。

import cv2
import time
import io
import base64
from flask import flask, request, response, render_template
from pil import image

app = flask(__name__)

#  ... (yolov5 模型加载代码，假设名为 'd') ...

def gen(path):
    cap = cv2.videocapture(path)
    while cap.isopened():
        try:
            start_time = time.time()
            success, frame = cap.read()
            if success:
                im, label, c = d.detect(frame) # 调用yolov5检测函数
                ret, jpeg = cv2.imencode('.png', im)
                if ret:
                    frame = jpeg.tobytes()
                    elapsed_time = time.time() - start_time
                    print(f"frame processing time: {elapsed_time:.3f} seconds")
                    yield (b'--frame\r\n'
                           b'content-type: image/png\r\n\r\n' + frame + b'\r\n\r\n')
                else:
                    break
            else:
                break
        except exception as e:
            print(e)
            continue
    cap.release()

@app.route('/img_feed')
def img_feed():
    f = request.args.get("id")
    return response(gen(f'upload/temp{f}.png'), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

@app.route('/image_data', methods=["post"])
def image_data():
    image_data = request.form.get('image_data')
    id = request.form.get('id')
    image_data = io.bytesio(base64.b64decode(image_data.split(',')[1]))
    img = image.open(image_data)
    img.save(f'upload/temp{id}.png')
    return "ok"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=true)

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问题排查与解决方案

摄像头权限: 确保浏览器允许网页访问摄像头。
cv2.videocapture 参数: cv2.videocapture(0) 通常用于访问默认摄像头。如果使用其他摄像头，需要更改参数。对于视频文件，需要提供正确的文件路径。
yolov5 模型路径: 确保yolov5模型正确加载，并且路径设置正确。
错误信息: 仔细检查控制台的错误信息，例如网络错误、模型加载错误等。
文件路径: 使用绝对路径来避免文件路径问题。
后端接口调用: 确认前端代码正确调用 /img_feed 接口来获取检测结果。

通过仔细检查代码、配置和错误信息，并参考以上解决方案，可以有效解决摄像头无法打开或检测框无法显示的问题，从而成功构建一个基于flask和yolov5的网页实时目标检测应用。记得安装必要的库：opencv-python, flask, pillow, torch (以及yolov5相关的依赖)。

以上就是如何在flask和yolov5开发的html网页上成功打开摄像头并显示检测框？的详细内容，更多请关注代码网其它相关文章！

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如何在Flask和YOLOv5开发的HTML网页上成功打开摄像头并显示检测框？

2025年03月29日 • 其他编程 •我要评论

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