Xu Jing
- 基于Flask搭建一个Web服务;
- 将openCV视频流同步传输到Web网页;
- 对视频流中的帧进行目标检测(YOLO-lite)并基于pyecharts进行实时可视化;
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│ app.py # Flask app
│ config.ini # 配置文件
│ pthreadGC2.dll #yolo-lite darknet动态链接库
│ pthreadVC2.dll #yolo-lite darknet动态链接库
│ README.md
│ requirement.txt # 环境需要的package
│ run_app.bat # 批处理文件
│ yolo_cpp_dll.dll #yolo-lite darknet动态链接库 GPU
│ yolo_cpp_dll_no_gpu.dll #yolo-lite darknet动态链接库 CPU
│
├─model # 模型及配置文件
│ tiny-yolov2-trial13-noBatch.cfg
│ tiny-yolov2-trial13_noBatch.weights
│ voc.data
│ voc.names
│
├─static # 静态资源文件
│ ├─css
│ │ bootstrap.css
│ │ font-awesome.min.css
│ │ style.css
│ │
│ ├─fonts
│ │ fontawesome-webfont.eot
│ │ fontawesome-webfont.svg
│ │ fontawesome-webfont.ttf
│ │ fontawesome-webfont.woff
│ │ fontawesome-webfont.woff2
│ │ FontAwesome.otf
│ │ Microsoft-Yahei-UI-Light.ttc
│ │
│ ├─images
│ │ 1.jpg
│ │
│ └─js
│ echarts.min.js
│ jquery-3.4.1.min.js
│
└─templates # 模板文件
index.html
运行项目需要环境:
- python 3.6 或 python 3.7
- pip install -r requirement.txt
运行程序:
python app.py --ip 0.0.0.0 --port 8080
或
run_app.bat
url: https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=r3024vzzzsp
- 训练更复杂的目标检测模型: SSD,RetinaNet,YOLOV3, or Anchor Free...;
- Nigix部署该Web服务;