YOLOv8的 Web端网页推理演示

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 经常被问到怎么在网页端实现YOLOv8推理，或者如何实现Web端YOLOv8部署，主流的Web端两种主流语言分别是Java与Python，这里以Python的轻量化Web开发框架Flask为例，完成YOLOv8对象检测Web网页部署演示。 Web端调用方式与流程 基于Flask Web框架、通过网页端浏览器完成图像数据上传、后台调用YOLOv8模型完成推理,然后通过web服务器进行数据输出,最后通过浏览器web页面进行展示。代码部分主要包含后端Python响应、YOLOv8对象检测、前端网页显示。 Flask安装与测试 安装flask支持包 pip install flask uwsgi -i https: //pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 官方教程参见这里： https: / /flask.palletsprojects.com/en /3.0.x/ 创建一个hello.py文件把下面的代码贴进去： from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.rout ………………………………