一 docker容器导出日志
导出日志在Linux服务器的本地目录下,可以直接下载
docker logs 容器名称 > log.txt
二 Flask使用main执行
1 改dockerfile 文件内容
#CMD [ "python3", "-m" , "flask", "run", "--host=0.0.0.0"]
CMD [ "python", "./app.py" ]
2 改 app.py 中的内容
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return "Hello, World!"
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0')
三 针对加载模型时间过长
将模型在主程序 main 中加载,进行flask交互时,将全局变量直接导入使用模块中,比如提前加载YOLOv5模型。
if __name__ == "__main__":
os.makedirs("./config/", exist_ok=True)
config = Config('config/config.json')
print("加载YOLO模型:")
# 从本地目录加载自定义的YOLOv5模型
yolo_model = torch.hub.load('yolov5', 'custom', path='yolov5/best.pt', source='local')
# 设置置信度阈值
yolo_model.conf = config.floating_threshold
app.run(host='0.0.0.0')
四 提取图片中的识别区,将无关部分去除文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-639139.html
def adjust_img_size(img, width_ratio=1, height_ratio=0.8, padding_color=(255, 255, 255)):
"""
获取图片中间长宽各1/2的中间区域,外部全部填充为指定颜色。
Parameters:
img (numpy.ndarray or PIL.Image.Image): 输入的图片,可以是numpy数组或PIL图像对象。
padding_color (tuple): 填充的颜色,格式为 (R, G, B)。
width_ratio:ratio
height_ratio:ratio
Returns:
numpy.ndarray: 调整后的图片数组。
"""
# 将输入图片转换为numpy数组
if isinstance(img, Image.Image):
img = np.array(img)
# 获取图片尺寸
height, width, channels = img.shape
# 创建填充区域
padding = np.full((height, width, channels), padding_color, dtype=np.uint8)
# 计算截取的高度和宽度
crop_height = int(height * height_ratio)
crop_width = int(width * width_ratio)
height_1 = int((height - crop_height)*0.5)
width_1 = int((width - crop_width) * 0.5)
# 截取图像
cropped_image = img[height_1:crop_height + height_1, width_1:crop_width + width_1]
# 将原始图片放入填充区域的中间
padding[height_1:crop_height + height_1, width_1:crop_width + width_1] = cropped_image
return padding
返回图片中固定比例的点文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-639139.html
def get_point(img, height_ratio, width_ratio):
"""返回图片中的点目标点,用于在图上做标注"""
# 获取图片尺寸
height, width, channels = img.shape
# print('查看形状:', img.shape)
# 计算截取的高度和宽度
crop_height = int(height * height_ratio)
crop_width = int(width * width_ratio)
height_1 = int((height - crop_height))
width_1 = int((width - crop_width) * 0.5)
width_2 = width - width_1
height_2 = height - int((height - crop_height) * 0.5)
# print('查看返回值:', width_1, height_1, width_2, height_2)
return width_1, height_1, width_2, height_2
到了这里,关于目标检测中遇到的问题和 docker导出日志的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!