python - 用flask框架和yolov5开发html网页，打开摄像头检测框失败，该如何解决？
这里是前端的相关内容
<body> <div class="row" style="padding:3%;"> <div class="col-lg-6"> <h5>输入数据:</h5> <div> <video id="video" autoplay></video> </div> </div> <div class="col-lg-6"> <h5>输出结果:</h5> <div class="custom-file-container__image-preview"> <img id="res" src="#" > </div> </div> </div> <input type="button" onclick="start()" value="开始识别"> <input type="button" onclick="stop()" value="暂停识别"> <script> function start() { navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }) .then(function (stream) { var video = document.querySelector('video'); video.srcObject = stream; var canvas = document.createElement('canvas'); var ctx = canvas.getContext('2d'); setInterval(function () { var videoWidth = video.videoWidth; var videoHeight = video.videoHeight; canvas.width = videoWidth; canvas.height = videoHeight; ctx.drawImage(video, 0, 0, videoWidth, videoHeight); var imageData = canvas.toDataURL('image/png',1); // 压缩图片 // 发送数据到后端 $.ajax({ type: 'POST', url: '/image_data', data: { id :$("#uid").val(), image_data: imageData }, success: function (response) { console.log(response); } }); }, 1000 / 30); // 每秒30帧 }) $("#res").attr("src", "/img_feed?id="+$("#uid").val()) .catch(function (error) { console.error(error); }); }</script># 视频推流def gen(path): cap = cv2.VideoCapture(path) while cap.isOpened(): try: # 记录开始时间 start_time = time.time() # 获取画面 success, frame = cap.read() if success: im, label, c = d.detect(frame) ret, jpeg = cv2.imencode('.png', im) if ret: frame = jpeg.tobytes() # 计算处理时间 elapsed_time = time.time() - start_time print(f"Frame processing time: {elapsed_time:.3f} seconds") yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n\r\n') else: break else: break except Exception as e: print(e) continue cap.release() cv2.VideoCapture(path)# 视频流结果@app.route('/video_feed')def video_feed(): f = request.args.get("f") print(f'upload/{f}') return Response(gen(f'upload/{f}'), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')这里是后端的内容# 前台推流@app.route('/image_data', methods=["POST"])def image_data(): image_data = request.form.get('image_data') id = request.form.get('id') image_data = io.BytesIO(base64.b64decode(image_data.split(',')[1])) img = Image.open(image_data) # 对图片进行处理，例如压缩、滤波等 output = io.BytesIO() img.save(output, format='PNG', quality=85) output.seek(0) # 将处理后的图片保存到服务器 img.save(f'upload/temp{id}.png') with open(f'upload/temp{id}.png', 'wb') as f: f.write(output.read()) return "ok"因为不知道怎么写，所以没有尝试，我希望在打开摄像头的时候可以显示检测框，以便我能正确识别到图像的置信度
共有2个答案
cv2.VideoCapture(path) 这里面的path要么是本地笔记本摄像头，填写数字0，要么是IP摄像头的rtsp地址, 要么是一个本地绝对路径文件<mp4, jpeg等等>。你这里通过接口传递过去的那是啥？gen(f'upload/{f}')。
还有报错信息是什么？如果是本地文件路径的话，建议改成绝对路径，或者完整路径试试看。
还有你的 /video_feed 接口也没有调用啊。
从你提供的代码来看，你正在使用 Flask 框架和 YOLOv5 进行图像识别，并通过 HTML 和 JavaScript 实现了一个简单的视频流。然而，你遇到了一个问题，即打开摄像头时无法显示检测框。
这个问题可能由几个原因导致，以下是一些可能的解决方案：
- 检查 YOLOv5 的检测框输出：首先，确保 YOLOv5 模型正在为输入的帧生成检测框。你可以尝试在
gen函数中打印im和label，看看是否包含检测到的对象及其边界框。 - 检查视频流输出：确保 Flask 服务器正确地发送了视频流。你可以尝试在浏览器中访问
/video_feed路由，看看是否能够看到摄像头的视频流。 - 前端显示问题：在 JavaScript 中，你可以在每个间隔中将
canvas的内容直接绘制到video上，而不是使用 AJAX 发送到后端。这样，你可以在前端直接显示检测结果。修改 AJAX 部分，使其直接在前端进行检测并显示结果：
setInterval(function () { var videoWidth = video.videoWidth; var videoHeight = video.videoHeight; canvas.width = videoWidth; canvas.height = videoHeight; ctx.drawImage(video, 0, 0, videoWidth, videoHeight); var imageData = canvas.toDataURL('image/png',1); // 压缩图片 // 在前端进行检测 var img = new Image(); img.src = 'data:image/png;base64,' + imageData; document.body.appendChild(img);}, 1000 / 30); // 每秒30帧- 考虑性能问题：如果你的 YOLOv5 模型较大或计算复杂度较高，处理速度可能会较慢，导致检测框无法实时显示。你可以尝试优化模型或降低输入分辨率来提高性能。
- 检查浏览器权限：确保浏览器允许访问摄像头和执行 JavaScript 代码。某些浏览器可能会阻止访问摄像头或执行 JavaScript。
- 检查网络问题：如果 Flask 服务器和前端不在同一网络中，可能会出现网络延迟或连接问题，导致视频流无法正常显示。确保网络连接稳定并检查防火墙设置。
请尝试上述解决方案，并确保代码的其余部分没有错误或遗漏。如果问题仍然存在，请提供更多关于错误消息或异常的信息，以便进一步帮助你解决问题。
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