使用yolov8+flask实现精致登录界面+图片视频摄像头检测体系

这个是使用flask实现悦目登录界面和友好的检测界面实现yolov8推理和展示，代码仅仅有2个html文件和一个python文件，真正做到了用最轻便的代码实现复杂功能。
测试通过环境：
windows x64
anaconda3+python3.8
ultralytics==8.3.81
flask==1.1.2
torch==2.3.0
运行步调： 安装好环境实验python login.py
后端实当代码：

2. from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, session, flash, Response, jsonify
3. import os
4. from functools import wraps
5. from ultralytics import YOLO
6. import cv2
7. import numpy as np
8. import base64
9. import json
11. app = Flask(__name__)
12. app.secret_key = 'your_secret_key'  # 设置密钥用于session
14. # 初始化YOLOv8模型
15. model = YOLO('yolov8n.pt')  # 或使用其他版本如 yolov8s.pt, yolov8m.pt
17. # 登录验证装饰器
18. def login_required(f):
19.     @wraps(f)
20.     def decorated_function(*args, **kwargs):
21.         if 'logged_in' not in session:
22.             return redirect(url_for('login'))
23.         return f(*args, **kwargs)
24.     return decorated_function
26. # 登录路由
27. @app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
28. @app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
29. def login():
30.     if request.method == 'POST':
31.         username = request.form['username']
32.         password = request.form['password']
33.         
34.         if username == 'admin' and password == 'admin':
35.             session['logged_in'] = True
36.             return redirect(url_for('detection'))
37.         else:
38.             flash('Invalid username or password!')
39.             
40.     return render_template('login.html')
42. # 目标检测路由
43. @app.route('/detection')
44. @login_required
45. def detection():
46.     return render_template('detection.html')
48. @app.route('/detect', methods=['POST'])
49. @login_required
50. def detect():
51.     try:
52.         data = request.json
53.         image_data = data['image'].split(',')[1]
54.         confidence = float(data['confidence'])
55.         iou = float(data['iou'])
56.         
57.         # 解码base64图像
58.         image_bytes = base64.b64decode(image_data)
59.         nparr = np.frombuffer(image_bytes, np.uint8)
60.         image = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
61.         
62.         # 运行检测
63.         results = model(image, conf=confidence, iou=iou)[0]
64.         
65.         # 在图像上绘制检测结果
66.         for box in results.boxes:
67.             x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
68.             conf = float(box.conf[0])
69.             cls = int(box.cls[0])
70.             label = f'{results.names[cls]} {conf:.2f}'
71.             
72.             cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
73.             cv2.putText(image, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
74.         
75.         # 将结果图像转换为base64
76.         _, buffer = cv2.imencode('.jpg', image)
77.         image_base64 = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')
78.         
79.         return jsonify({
80.             'success': True,
81.             'image': f'data:image/jpeg;base64,{image_base64}'
82.         })
83.         
84.     except Exception as e:
85.         return jsonify({
86.             'success': False,
87.             'error': str(e)
88.         })
90. @app.route('/detect_video_frame', methods=['POST'])
91. @login_required
92. def detect_video_frame():
93.     # 类似于detect路由，但专门处理视频帧
94.     # ... implementation similar to detect route ...
95.     pass
97. if __name__ == '__main__':
98.     app.run(debug=True)

复制代码

登录界面：

目标检测界面：

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