yolov8部署flask

### 如何在 Flask 中部署 YOLOv8 模型 为了在 Flask 应用程序中成功部署 YOLOv8 模型，需要完成以下几个方面的配置：加载模型、处理输入数据、预测并返回结果。以下是具体的实现方法以及代码示例。 #### 加载 YOLOv8 模型 YOLOv8 提供了简单易用的接口来加载预训练模型或自定义训练的模型。可以通过 `ultralytics` 库中的 `YOLO` 类实例化模型对象[^3]。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载 YOLOv8 模型 (可以替换为自己的权重文件路径) model = YOLO('yolov8n.pt') # 使用官方提供的小型预训练模型作为示例 ``` #### 创建 Flask 应用程序 Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，适合快速构建 RESTful API 或简单的 Web 应用程序。下面是一个基本的 Flask 设置： ```python from flask import Flask, request, jsonify import cv2 import numpy as np app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): try: # 获取上传的图像文件 file = request.files['image'] image_bytes = file.read() # 将字节流转换为 OpenCV 图像格式 nparr = np.frombuffer(image_bytes, np.uint8) img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR) # 调用 YOLOv8 模型进行推理 results = model(img)[0] # 解析检测结果 detections = [] for result in results.boxes.data.tolist(): # 遍历每个边界框的结果 x1, y1, x2, y2, score, class_id = result detections.append({ 'class': int(class_id), 'confidence': float(score), 'bbox': [float(x1), float(y1), float(x2), float(y2)] }) return jsonify({'detections': detections}) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 400 if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` #### 处理 POST 请求 上述代码片段展示了如何接收客户端发送的图片文件，并将其传递给 YOLOv8 模型进行推理。最终将以 JSON 格式返回检测到的目标及其置信度分数和位置坐标。 #### 客户端测试 可以使用 Postman 或 curl 工具向 `/predict` 接口发送带有图片的 POST 请求来进行测试。例如： ```bash curl -X POST http://localhost:5000/predict \ -F "image=@path_to_image.jpg" ``` 这会将指定路径下的图片发送至服务器，并获取目标检测结果。 --- ### 注意事项 - **性能优化**：如果计划在高并发场景下运行此服务，建议考虑使用更高效的框架（如 FastAPI），或者利用 Gunicorn 等工具扩展 Flask 的能力[^3]。 - **依赖安装**：确保已正确安装所需的库，包括 `flask`, `opencv-python`, 和 `ultralytics`. ```bash pip install flask opencv-python-headless ultralytics ``` ---