yolov5检测抽烟django
时间: 2025-06-29 20:18:48 浏览: 4
### 集成YOLOv5到Django项目中进行抽烟行为检测
#### 准备工作
为了在 Django 项目中集成 YOLOv5 进行抽烟行为检测，需先安装必要的依赖项。确保 Python 版本为 3.7 或以上，并已安装 PyTorch 和其他所需库。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install opencv-python matplotlib numpy
```
#### 安装YOLOv5
下载官方的 YOLOv5 GitHub 仓库并将其作为子模块添加至 Django 项目的 `apps` 文件夹下：
```bash
cd your_django_project/apps/
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
#### 创建Django应用
创建一个新的 Django 应用来处理图像上传和检测逻辑：
```bash
python manage.py startapp smoke_detection
```
#### 修改settings.py配置
编辑 `your_django_project/settings.py` 添加新应用到 INSTALLED_APPS 列表内:
```python
INSTALLED_APPS = [
...
'smoke_detection',
]
```
#### 编写视图函数
编写用于接收图片请求、调用 YOLOv5 模型执行预测并将结果显示给用户的视图函数，在 `smoke_detection/views.py` 中加入如下代码片段：
```python
from django.shortcuts import render, redirect
from .forms import ImageForm
import cv2
from pathlib import Path
from PIL import Image as pil_image
import os
import torch
from django.conf import settings
def detect_smoking(request):
form = ImageForm()
if request.method == "POST":
form = ImageForm(request.POST, request.FILES)
if form.is_valid():
image_instance = form.save(commit=False)
# Load model only once at startup or use a global variable to store it.
weights_path = str(Path(settings.BASE_DIR).joinpath('yolov5', 'runs', 'train', 'exp', 'weights', 'best.pt'))
model = torch.hub.load(str(Path(settings.BASE_DIR).joinpath('yolov5')), 'custom', path=weights_path, source='local')
img = pil_image.open(image_instance.image.path)
results = model(img)
result_img = results.render()[0]
output_filename = f"{Path(image_instance.image.name).stem}_result.jpg"
output_filepath = Path(settings.MEDIA_ROOT) / output_filename
cv2.imwrite(str(output_filepath), cv2.cvtColor(result_img, cv2.COLOR_RGB2BGR))
context = {
'form': form,
'image_url': image_instance.image.url,
'output_image_url': f"/media/{output_filename}"
}
return render(request, 'detection.html', context=context)
context = {'form': form}
return render(request, 'upload.html', context=context)
```
上述代码实现了从用户处获取待测图片文件，利用预训练好的 YOLOv5 模型对其进行分析，并返回带有标注框的结果图片[^1]。
#### 设计模板页面
设计两个 HTML 页面分别负责显示上传表单 (`templates/upload.html`) 及展示检测结果 (`templates/detection.html`)。
##### upload.html
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Upload an Image</title>
</head>
<body>
<h2>Select an image with smoking behavior:</h2>
<form method="post" enctype="multipart/form-data">
{% csrf_token %}
{{ form.as_p }}
<button type="submit">Detect Smoking Behavior</button>
</form>
</body>
</html>
```
##### detection.html
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Detect Result</title>
</head>
<body>
<h2>Your uploaded image is below.</h2>
<img src="{{ image_url }}" alt="Uploaded Image"/>
<br/>
<h2>The detected result of the image is shown hereafter.</h2>
<img src="{{ output_image_url }}" alt="Detected Result"/>
<a href="{% url 'detect' %}">Back To Upload Page</a>
</body>
</html>
```
#### URL路由设置
最后一步是在 `urls.py` 设置好对应的URL映射关系以便访问相应的视图方法：
```python
from django.urls import path
from .views import detect_smoking
urlpatterns = [
path('', detect_smoking, name='detect'),
]
```
完成这些操作之后就可以启动服务器测试整个流程了。当一切正常运行时，应该可以在浏览器里看到一个简单的网页允许上传一张照片来查看是否存在吸烟行为被标记出来。
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知识点：
1. ASP.NET 概念：ASP.NET 是一个开源、服务器端 Web 应用程序框架，用于构建现代 Web 应用程序。它是 .NET Framework 的一部分，允许开发者使用 .NET 语言（例如 C# 或 VB.NET）来编写网页和 Web 服务。
2. 新闻发布系统功能：新闻发布系统通常具备用户管理、新闻分级、编辑器处理、发布、修改、删除等功能。用户管理指的是系统对不同角色的用户进行权限分配，比如管理员和普通编辑。新闻分级可能是为了根据新闻的重要程度对它们进行分类。编辑器处理涉及到文章内容的编辑和排版，常见的编辑器有CKEditor、TinyMCE等。而发布、修改、删除功能则是新闻发布系统的基本操作。
3. .NET 2.0：.NET 2.0是微软发布的一个较早版本的.NET框架，它是构建应用程序的基础，提供了大量的库和类。它在当时被广泛使用，并支持了大量企业级应用的构建。
4. 文件结构分析：根据提供的压缩包子文件的文件名称列表，我们可以看到以下信息：
- www.knowsky.com.txt：这可能是一个文本文件，包含着Knowsky网站的一些信息或者某个页面的具体内容。Knowsky可能是一个技术社区或者文档分享平台，用户可以通过这个链接获取更多关于动态网站制作的资料。
- 源码下载.txt：这同样是一个文本文件，顾名思义，它可能包含了一个新闻系统示例的源代码下载链接或指引。用户可以根据指引下载到该新闻发布系统的源代码，进行学习或进一步的定制开发。
- 动态网站制作指南.url：这个文件是一个URL快捷方式，它指向一个网页资源，该资源可能包含关于动态网站制作的教程、指南或者最佳实践，这对于理解动态网站的工作原理和开发技术将非常有帮助。
- LixyNews：LixyNews很可能是一个项目文件夹，里面包含新闻发布系统的源代码文件。通常，ASP.NET项目会包含多个文件，如.aspx文件（用户界面）、.cs文件（C#代码后台逻辑）、.aspx.cs文件（页面的代码后台）等。这个文件夹中应该还包含Web.config配置文件，它用于配置整个项目的运行参数和环境。
5. 编程语言和工具：ASP.NET主要是使用C#或者VB.NET这两种语言开发的。在该新闻发布系统中，开发者可以使用Visual Studio或其他兼容的IDE来编写、调试和部署网站。
6. 新闻分级和用户管理：新闻分级通常涉及到不同的栏目分类，分类可以是按照新闻类型（如国际、国内、娱乐等），也可以是按照新闻热度或重要性（如头条、焦点等）进行分级。用户管理则是指系统需具备不同的用户身份验证和权限控制机制，保证只有授权用户可以进行新闻的发布、修改和删除等操作。
7. 编辑器处理：一个新闻发布系统的核心组件之一是所使用的Web编辑器。这个编辑器可以是内置的简单文本框，也可以是富文本编辑器（WYSIWYG，即所见即所得编辑器），后者能够提供类似于Word的编辑体验，并能输出格式化后的HTML代码。CKEditor和TinyMCE是常用的开源Web编辑器，它们支持插入图片、视频、表格等多种媒体，并能对文本进行复杂的格式化操作。
8. 发布、修改和删除功能：这是新闻发布系统的基本操作功能。发布功能允许用户将编辑好的新闻内容上线；修改功能可以对已发布的新闻内容进行更新；删除功能则用于移除不再需要的新闻文章。这些操作通常需要后台管理界面来支持，并且系统会在数据库中记录相关操作的记录，以便管理历史版本和审计日志。
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-
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### 知识点详解
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#### 描述解析
- **自定义语法高亮**: Notepad2支持自定义语法高亮显示，可以对编程语言如HTML, XML, CSS, JavaScript等进行关键字着色，从而提高代码的可读性。
- **支持多种编码互换**: 用户可以在不同的字符编码格式（如ANSI, Unicode, UTF-8）之间进行转换，确保文本文件在不同编码环境下均能正确显示和编辑。
- **无限书签功能**: Notepad2支持设置多个书签，用户可以根据需要对重要代码行或者文本行进行标记，方便快捷地进行定位。
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- **标准正则表达式**: 提供了标准的正则表达式搜索和替换功能，增强了文本处理的灵活性。
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- **Windows XP/2000系统替换方法**: 首先关闭系统文件保护，然后删除系统文件夹中的notepad.exe，将Notepad2.exe重命名为notepad.exe，并将其复制到C:\Windows和C:\Windows\System32目录下，替换旧的记事本程序。
- **Windows 98系统替换方法**: 直接将重命名后的Notepad2.exe复制到C:\Windows和C:\Windows\System32目录下，替换旧的记事本程序。
#### 关闭系统文件保护的方法
- 通过修改Windows注册表中的"SFCDisable"键值，可以临时禁用Windows系统的文件保护功能。设置键值为"FFFFFF9D"则关闭文件保护，设置为"0"则重新启用。
#### 下载地址
- 提供了Notepad2的下载链接，用户可以通过该链接获取安装包。
#### 文件压缩包内文件名
- **Notepad2MOD1.1.0.8CN.exe**: 这是压缩包内所含的Notepad2编译版本，表明这是一个中文版的安装程序，版本号为1.1.0.8。
### 总结
Notepad2是一款强大的文本编辑器，它继承了传统的记事本程序界面，同时引入了诸多增强功能，如语法高亮、编码格式转换、书签管理、文本操作快捷键、括号高亮匹配等。这使得它在处理代码、标记语言和其他文本文件时具备极大的优势。用户可以通过替换系统默认记事本的方式，将Notepad2融入到操作系统中，充分享受这些高级功能带来的便捷。同时，提供了关闭系统文件保护的方法，以便用户能够顺利完成替换工作。最后，给出了下载地址，方便用户获取软件安装包。
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