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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

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