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yolov5部署+微信小程序前端展示(yolov5部署微信小程序)
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分为yolov5项目部署和微信小程序两部分，先介绍微信小程序前端展示+flask后端，之后介绍项目部署这部分。
一、先上效果图1. 点击选择图片，调用摄像头选择图片
2.选择图片之后，点击开始检测，然后返回结果
二、前端代码wxml文件：
view class="container"> <view> <image src="{{avatarUrl}}" class=".img" bindtap="imgClick"></image> <button bindtap="chooseimg" class=".btn_select">选择图片</button> <button form-type="submit" class=".btn_submit" bindtap="submitimg">开始检测</button> </view> <view class="text-container"> <view>{{name_and_nums}}</view> <view class="text" wx:for="{{names}}">{{item.name}}: {{item.value}} </view> </view> </view>
js文件，分为两部分，一部分是调用摄像头，另一部分是图片检测
1. 数据定义：
data: { avatarUrl: 'res.png', base64imgurl: null, name_num: '', names: [], name_and_nums: '' },2. 调用摄像头，使用微信小程序中的wx.chooseImage接口,并使用wx.setStorage接口对图片路径进行保存。代码：
chooseimg: function() { var that = this // 选择图片 wx.chooseImage({ count: 1, sizeType: ['original', 'compressed'], sourceType: ['album', 'camera'], success(res) { // tempFilePath可以作为 img 标签的 src 属性显示图片 var tempFilePaths = res.tempFilePaths console.log(tempFilePaths) that.setData({avatarUrl:tempFilePaths[0]}) console.log(tempFilePaths[0]) wx.setStorage({key:'img_path', data: tempFilePaths[0]})}3. 先使用wx.getImageInfo获取上一步保存的图片格式（png/jpg等），然后调用wx.uploadFile接口，将图片上传到服务器，然后使用训练好的权重参数对图片进行检测，然后返回结果，因为返回的结果是一种图像流。为了在前端对图片进行展示，需要在图片编码前加字段：‘data:image/png;base64’，将图片格式转换为base64格式。代码：
submitimg: function(){ var img_path var that wx.getImageInfo({ src: img_path, success(res){ imgtype = res.type console.log(imgtype) } }) wx.uploadFile({ filePath: img_path, name: 'image', url: '服务器地址', // 上传成功！ success(res){ console.log(res) var img_data = JSON.parse(res.data).data.image var base64str_img = 'data:image/' + imgtype + ';base64,' + img_data that.setData({avatarUrl: base64str_img}) // 上传失败 fail(){ console.log('--failed--') } }) }}（PS：在前端定义了传入的数据名为image，所以，flask后端接收数据名也同样为image）//前端：wx.uploadFile({ filePath: img_path, name: 'image', url: 服务器地址})//后端img_file = request.files["image"]三、后端代码后端这里使用的是flask，这部分的使用相对比较简单
1. 因为model返回的结果是一个list，里面有dict组成，主要就是框的左上角、右下角左边、类别以及类别名。之后对这个result进行处理，写一个画图的py文件，根据输入的图像和得到result画框，将画框后的结果保存到save_path中，然后再将图像格式进行转换为base64（返回的数据格式：（这里的img_res已经是经过画框之后的结果））
2. 然后因为前端的要求，返回的形式需要用json格式，同时也需要将返回结果放在data里面，方便前端读取后端返回的数据。
@app.route(DETECTION_URL, methods=["POST"])def predict(): if request.method != "POST": return jsonify({"code": 2, "msg": "the request method is error!", "data": {"isSecret": "null"}}) if request.files.get("image"): # 将读取的图片流转换为图片格式 im_file = request.files["image"] im_bytes = im_file.read() im = Image.open(io.BytesIO(im_bytes)) #将图片输入到模型中，输出的结果是一个list，带有坐标类别等信息 results = model(im, size=640) # reduce size=320 for faster inference # 预测的结果（坐标 种类 置信度） result = results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records") img_res = '' with open(save_path, 'rb') as f: img_res = f.read() img_res = base64.b64encode(img_res) return jsonify({ "data": {"detect_res": "yes", "image": str(img_res, 'utf-8')}})if __name__ == "__main__": torch.hub._validate_not_a_forked_repo = lambda a, b, c: True model = torch.hub.load("path", "custom", path="./best.pt", source="local", force_reload=False) # force_reload to recache最后！总结一下，之前刚开始要做的时候，感觉还挺难的，真的开始做的时候，感觉还行（虽然做的比较简单，页面也不是很好看，css一生之敌！！！）
之后，会学一下项目的部署，目前用的是别人部署好的，但是还是要自己学学的！！！
ps：为什么会写这个博客呢？因为在刚开始找资料的时候，找到一个博客，感觉和我的需求一样，于是就点进去看，结果是一个购买链接，还卖399！！！就这么个东西就399！！我表示很无语，就决定自己写好了之后一定要公开！！！如果大家有什么问题，可以留言，我们一起共同学习！！！
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