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；