0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

Python>Flask:YOLOV5を活用した物体検出アプリの作成 (2)Local環境でのwebアプリ立ち上げ

Last updated at Posted at 2021-12-12

1.概要

FlaskとYOLOV5を使って、物体検出を行うwebアプリを作成しました。
(1)「ファイル選択」でjpgまたはmp4ファイルを選択して「送信」)
(2) 物探検出結果をグラフとgifで出力

image.png

以下3つの環境での立ち上げを紹介します。

2.Local環境でのWebアプリの立ち上げ

※今回ご紹介するのはWindows10環境になります。Mac等の他環境では手順が異なるところ複数あるかもしれません。

2.1.Anacondaのインストール

  1. 以下のサイトからAnacondaのインストールします。
     https://www.anaconda.com/products/individual

     詳細なインストール手順は以下のサイトの最初からページ真ん中までが参考になるかなと思います。
     https://tech-diary.net/anaconda-install-windows/

  2. Anaconda Navigatorを開いてライブラリをインストールします(以下、キャプチャ画像とともに説明)

    [1] Annaconda Navigatorを立ち上げる。
    image.png
    [2] 左メニューの「Environments」をクリック。
    image.png
    [3,4] 「Unpdate index...」をクリックして更新が終わったら「Create」をクリック。
    image.png
    [5,6]あたらしく表示されたWindow内の「Name」を書いて(好きな名前をつけてください)、Pythonにチェックを入れてバージョンを選択。(今回紹介するアプリの動作確認できている3.7を推奨)
    image.png
    [7,8] 「All」を選択して、「anaconda」で検索。
    image.png
    [9,10] 検索ででてきた「anaconda」にチェックを入れて、「Apply」をクリック。
    image.png
    [11] 新たに表示されたWindow内の「Apply」をクリック。
    image.png
    [12] [8]で「anaconda」で検索したものを「opencv」に置き換えて[9]~[11]の処理を同様に実行。
    image.png
    [13] 再生ボタンぽいボタンをクリックして「Open Terminal」をクリック。
    image.png
    [14,15] 「conda install -c plotly plotly」と入力し、Enterで実行。Proceed([y]/n)? と表示が出たら「y」をタイプしてEnterで実行。
    image.png
    [16] 同様にTerminal上で「conda install pytorch torchvision -c pytorch」も実行
    image.png

2.2.ファイルの準備

準備するファイルは以下で紹介したものと同様。
https://qiita.com/k_koba619/items/5f10d2e56035a059d9ae#21%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%BA%96%E5%82%99

2.3.ファイルの実行

① cdコマンドで、準備したファイルのあるディレクトリまで移動。
② 「python app.py」を実行
③  「http://~」が表示されたらをブラウザのURLバーに以下のどちらかを入力
http://127.0.0.1:5000/
http://localhost:5000/
  ※初回は警告が出るが「アクセスを許可する(A)」をクリック
  (操作方法は「1.概要」(1),(2)ご参考)
④動作は停止はTerminal上「Ctr+C」で可能。

image.png

image.png

以上

0
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?