YOLOv8 Flask整合问题

YOLOv8 Flask整合问题

yolov8 + flask 后代码没有进行推理问题。

Bug model.predict()+pyinstaller+HTTPServer/flask: not executing

yolov8是异步线程调用了,flask打包exe后会应该异步问题,model.predict()不会进行返回,导致没有看着没有执行而已。

Behind the scenes, ultralytics (or one of its dependencies) is using multiprocessing, and if you want to use multiprocessing in a PyInstaller-frozen application, you need to call multiprocessing.freeze_support before making any use of multiprocessing functionality.

In the case of your non-flask example:

python 复制代码
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
import json
import cv2
import multiprocessing  # For multiprocessing.freeze_support()
import numpy as np
import base64
import time
from ultralytics import YOLO

class MyServer(BaseHTTPRequestHandler):
    def do_POST(self):
        self.send_response(200)
        self.send_header("Content-type", "text/html")
        self.end_headers()

        content_length = int(self.headers['Content-Length'])
        post_data = json.loads(self.rfile.read(content_length))
        img = post_data['img']

        nparr = np.frombuffer(base64.b64decode(img), np.uint8)
        img_np = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
        
        print('starting..')
        model = YOLO('best.pt')
        print('model loaded')
        results = model.predict(source=img_np, show=False, save=False, save_conf=False, show_conf=False, save_txt=False)
        print('model predicted')

        self.wfile.write(bytes(f"ok", "utf-8"))

if __name__ == "__main__":
    multiprocessing.freeze_support()  # <--- Added
    print('starting server..')    
    webServer = HTTPServer(('localhost', 5000), MyServer)
    try:
        webServer.serve_forever()
    except KeyboardInterrupt:
        pass
    finally:
        print('aborted')
        time.sleep(2)
    webServer.server_close()

解决!!!

相关推荐
酷飞飞3 小时前
Python网络与多任务编程:TCP/UDP实战指南
网络·python·tcp/ip
数字化顾问5 小时前
Python:OpenCV 教程——从传统视觉到深度学习:YOLOv8 与 OpenCV DNN 模块协同实现工业缺陷检测
python
学生信的大叔5 小时前
【Python自动化】Ubuntu24.04配置Selenium并测试
python·selenium·自动化
诗句藏于尽头7 小时前
Django模型与数据库表映射的两种方式
数据库·python·django
智数研析社7 小时前
9120 部 TMDb 高分电影数据集 | 7 列全维度指标 (评分 / 热度 / 剧情)+API 权威源 | 电影趋势分析 / 推荐系统 / NLP 建模用
大数据·人工智能·python·深度学习·数据分析·数据集·数据清洗
扯淡的闲人7 小时前
多语言编码Agent解决方案(5)-IntelliJ插件实现
开发语言·python
moxiaoran57537 小时前
Flask学习笔记(一)
后端·python·flask
yzx9910137 小时前
接口协议全解析:从HTTP到gRPC,如何选择适合你的通信方案?
网络·人工智能·网络协议·flask·pygame
秋氘渔8 小时前
迭代器和生成器的区别与联系
python·迭代器·生成器·可迭代对象
Gu_shiwww8 小时前
数据结构8——双向链表
c语言·数据结构·python·链表·小白初步