1、安装 Flask 和相关依赖
2、加载 YOLOv5 模型
3、创建一个 Flask 应用程序
4、定义路由，处理图像上传请求

这将会定义一个 /detect 路由，当收到 POST 请求时会执行 detect 函数。在函数中，我们首先获取上传的图像，然后使用我们之前加载的 YOLOv5 模型对其进行处理，并将结果存储在 results 变量中。最后，我们返回一个 JSON 对象，其中包含处理结果

@app.route('/detect', methods=['POST'])
def detect():
    image_file = request.files['image']
    image = Image.open(image_file.stream)
    results = model(image)
    # do something with the results
    return jsonify({'result': results})


5、使用 YOLOv5 模型处理图像并返回结果
6、部署 Flask 应用程序

# flask # python # 后端
GitHub 加速计划 / yo / yolov5
529
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yolov5 - Ultralytics YOLOv8的前身，是一个用于目标检测、图像分割和图像分类任务的先进模型。
最近提交(Master分支：8 天前 )
e62a31b6 Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com> 20 天前
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