# 简介近年来，深度学习和计算机视觉领域取得了飞速发展，YOLO（You Only Look Once）系列作为目标检测领域的标杆算法，因其高效性和准确性而广受关注。与此同时，Flask作为一种轻量级的Python Web框架，被广泛应用于构建小型到中型的Web应用。将两者结合在一起，可以实现一个既具备实时目标检测能力又能够通过Web界面交互的应用系统——这就是“Flask + YOLOv5”的组合。本文将详细介绍如何基于Flask与YOLOv5搭建这样一个系统，并涵盖从环境配置、模型部署到最终展示结果的完整流程。# 多级标题1. 安装与环境准备 2. Flask项目初始化 3. 集成YOLOv5模型 4. 创建API接口 5. 前端页面设计 6. 运行与测试 ---# 内容详细说明## 1. 安装与环境准备首先确保你的开发环境中已安装Python 3.x版本。接着创建一个新的虚拟环境并激活它：```bash python -m venv flask_yolo_env source flask_yolo_env/bin/activate # Linux/MacOS flask_yolo_env\Scripts\activate # Windows ```然后使用pip安装必要的依赖包：```bash pip install flask opencv-python-headless torch torchvision git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ```## 2. Flask项目初始化在主目录下新建`app.py`文件作为Flask应用入口：```python from flask import Flask, request, jsonify, render_template import os from PIL import Image import cv2 import numpy as np from yolov5.models.experimental import attempt_loadapp = Flask(__name__)# 加载YOLOv5模型 model_path = "yolov5s.pt" # 默认使用预训练的小模型 model = attempt_load(model_path)@app.route('/') def index():return render_template('index.html')@app.route('/predict', methods=['POST']) def predict():file = request.files['file']img = Image.open(file.stream)img_cv = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)results = model(img_cv)preds = results.pandas().xyxy[0].to_dict(orient="records")return jsonify({"predictions": preds})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True) ```## 3. 集成YOLOv5模型上述代码中已经包含了加载YOLOv5模型的部分。请确保你下载了官方提供的权重文件（如`yolov5s.pt`），并将其放置于项目根目录下。此外，YOLOv5提供了多种预训练模型可供选择，可根据需求替换相应的权重路径。## 4. 创建API接口通过定义`/predict`路由接收前端上传的图片文件，并利用YOLOv5模型进行推理后返回JSON格式的结果。## 5. 前端页面设计在同一目录下创建`templates/index.html`文件：```html

目标检测示例

提交

{% if predictions %}

检测结果:

{% for pred in predictions %}
• {{ pred }}
{% endfor %}

{% endif %} ```## 6. 运行与测试启动Flask应用：```bash python app.py ```访问`http://127.0.0.1:5000/`即可看到上传图片界面。上传一张包含物体的照片，系统会自动识别并显示检测结果。# 结论通过本文介绍的方法，我们成功地将Flask与YOLOv5相结合，实现了一个人机交互式的在线目标检测平台。这种架构不仅适用于学术研究，也可以服务于实际业务场景中的图像分析任务。未来还可以进一步优化性能、增加更多功能模块以满足更复杂的需求。

简介近年来，深度学习和计算机视觉领域取得了飞速发展，YOLO（You Only Look Once）系列作为目标检测领域的标杆算法，因其高效性和准确性而广受关注。与此同时，Flask作为一种轻量级的Python Web框架，被广泛应用于构建小型到中型的Web应用。将两者结合在一起，可以实现一个既具备实时目标检测能力又能够通过Web界面交互的应用系统——这就是“Flask + YOLOv5”的组合。本文将详细介绍如何基于Flask与YOLOv5搭建这样一个系统，并涵盖从环境配置、模型部署到最终展示结果的完整流程。

多级标题1. 安装与环境准备 2. Flask项目初始化 3. 集成YOLOv5模型 4. 创建API接口 5. 前端页面设计 6. 运行与测试 ---

内容详细说明

1. 安装与环境准备首先确保你的开发环境中已安装Python 3.x版本。接着创建一个新的虚拟环境并激活它：```bash python -m venv flask_yolo_env source flask_yolo_env/bin/activate

Linux/MacOS flask_yolo_env\Scripts\activate

Windows ```然后使用pip安装必要的依赖包：```bash pip install flask opencv-python-headless torch torchvision git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ```

2. Flask项目初始化在主目录下新建`app.py`文件作为Flask应用入口：```python from flask import Flask, request, jsonify, render_template import os from PIL import Image import cv2 import numpy as np from yolov5.models.experimental import attempt_loadapp = Flask(__name__)

加载YOLOv5模型 model_path = "yolov5s.pt"

默认使用预训练的小模型 model = attempt_load(model_path)@app.route('/') def index():return render_template('index.html')@app.route('/predict', methods=['POST']) def predict():file = request.files['file']img = Image.open(file.stream)img_cv = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)results = model(img_cv)preds = results.pandas().xyxy[0].to_dict(orient="records")return jsonify({"predictions": preds})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True) ```

3. 集成YOLOv5模型上述代码中已经包含了加载YOLOv5模型的部分。请确保你下载了官方提供的权重文件（如`yolov5s.pt`），并将其放置于项目根目录下。此外，YOLOv5提供了多种预训练模型可供选择，可根据需求替换相应的权重路径。

4. 创建API接口通过定义`/predict`路由接收前端上传的图片文件，并利用YOLOv5模型进行推理后返回JSON格式的结果。

5. 前端页面设计在同一目录下创建`templates/index.html`文件：```html

目标检测示例

提交

{% if predictions %}

检测结果:

{% for pred in predictions %}
• {{ pred }}
{% endfor %}

{% endif %} ```

6. 运行与测试启动Flask应用：```bash python app.py ```访问`http://127.0.0.1:5000/`即可看到上传图片界面。上传一张包含物体的照片，系统会自动识别并显示检测结果。

结论通过本文介绍的方法，我们成功地将Flask与YOLOv5相结合，实现了一个人机交互式的在线目标检测平台。这种架构不仅适用于学术研究，也可以服务于实际业务场景中的图像分析任务。未来还可以进一步优化性能、增加更多功能模块以满足更复杂的需求。