Python+Django+Html河道垃圾识别网页系统
程序示例精选
Python+Django+Html河道垃圾识别网页系统
如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人QQ名片,由专业技术人员远程协助!
前言
这篇博客针对《Python+Django+Html河道垃圾识别网页系统》编写代码,代码整洁,规则,易读。 学习与应用推荐首选。
运行结果

文章目录
一、所需工具软件
二、使用步骤
1. 主要代码
2. 运行结果
三、在线协助
一、所需工具软件
1. Python, Pycharm
2. Django
二、使用步骤
代码如下(示例):
def detect(save_img=False):source, weights, view_img, save_txt, imgsz = opt.source, opt.weights, opt.view_img, opt.save_txt, opt.img_sizewebcam = source.isnumeric() or source.endswith('.txt') or source.lower().startswith(('rtsp://', 'rtmp://', 'http://'))# Directoriessave_dir = Path(increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok)) # increment run(save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir# Initializeset_logging()device = select_device(opt.device)half = device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA# Load modelmodel = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 modelstride = int(model.stride.max()) # model strideimgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check img_sizeif half:model.half() # to FP16# Second-stage classifierclassify = Falseif classify:modelc = load_classifier(name='resnet101', n=2) # initializemodelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']).to(device).eval()# Set Dataloadervid_path, vid_writer = None, Noneif webcam:view_img = check_imshow()cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inferencedataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride)else:save_img = Truedataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride)# Get names and colorsnames = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.namescolors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names]# Run inferenceif device.type != 'cpu':model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters()))) # run oncet0 = time.time()for path, img, im0s, vid_cap in dataset:img = torch.from_numpy(img).to(device)img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0if img.ndimension() == 3:img = img.unsqueeze(0)# Inferencet1 = time_synchronized()pred = model(img, augment=opt.augment)[0]# Apply NMSpred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)t2 = time_synchronized()# Apply Classifierif classify:pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)# Process detectionsfor i, det in enumerate(pred): # detections per imageif webcam: # batch_size >= 1p, s, im0, frame = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy(), dataset.countelse:p, s, im0, frame = path, '', im0s, getattr(dataset, 'frame', 0)p = Path(p) # to Pathsave_path = str(save_dir / p.name) # img.jpgtxt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # img.txts += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print stringgn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwhif len(det):# Rescale boxes from img_size to im0 sizedet[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()# Write resultsfor *xyxy, conf, cls in reversed(det):if save_txt: # Write to filexywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywhline = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label formatwith open(txt_path + '.txt', 'a') as f:f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')if save_img or view_img: # Add bbox to imagelabel = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)# Print time (inference + NMS)print(f'{s}Done. ({t2 - t1:.3f}s)')# Save results (image with detections)if save_img:if dataset.mode == 'image':cv2.imwrite(save_path, im0)else: # 'video'if vid_path != save_path: # new videovid_path = save_pathif isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter):vid_writer.release() # release previous video writerfourcc = 'mp4v' # output video codecfps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*fourcc), fps, (w, h))vid_writer.write(im0)if save_txt or save_img:s = f"\n{len(list(save_dir.glob('labels/*.txt')))} labels saved to {save_dir / 'labels'}" if save_txt else ''print(f"Results saved to {save_dir}{s}")print(f'Done. ({time.time() - t0:.3f}s)')print(opt)check_requirements()with torch.no_grad():if opt.update: # update all models (to fix SourceChangeWarning)for opt.weights in ['yolov5s.pt', 'yolov5m.pt', 'yolov5l.pt', 'yolov5x.pt']:detect()strip_optimizer(opt.weights)else:detect()
运行结果

三、在线协助:
如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人 QQ 名片,由专业技术人员远程协助!
1)远程安装运行环境,代码调试
2)Visual Studio, Qt, C++, Python编程语言入门指导
3)界面美化
4)软件制作
5)云服务器申请
6)网站制作
当前文章连接:https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/132666851
个人博客主页:https://blog.csdn.net/alicema1111?type=blog
博主所有文章点这里:https://blog.csdn.net/alicema1111?type=blog
博主推荐:
Python人脸识别考勤打卡系统:
https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/133434445
Python果树水果识别:https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/130862842
Python+Yolov8+Deepsort入口人流量统计:https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/130454430
Python+Qt人脸识别门禁管理系统:https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/130353433
Python+Qt指纹录入识别考勤系统:https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/129338432
Python Yolov5火焰烟雾识别源码分享:https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/128420453
Python+Yolov8路面桥梁墙体裂缝识别:https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/133434445
Python+Yolov5道路障碍物识别:https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/129589741
Python+Yolov5跌倒检测 摔倒检测 人物目标行为 人体特征识别:https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/129272048
相关文章:
Python+Django+Html河道垃圾识别网页系统
程序示例精选 PythonDjangoHtml河道垃圾识别网页系统 如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人QQ名片,由专业技术人员远程协助! 前言 这篇博客针对《PythonDjangoHtml河道垃圾识别网页系统》编写代码,代码整洁,规…...
BUUCTF:BUU UPLOAD COURSE 1[WriteUP]
构造一句话PHP木马 <?php eval(system($_POST[shell])); ?> 利用eval函数解析$shell的值使得服务器执行system命令 eval函数是无法直接执行命令的,只能把字符串当作php代码解析 这里我们构造的木马是POST的方式上传,那就用MaxHacKBar来执行 …...
从零开始学习:如何使用Selenium和Python进行自动化测试?
安装selenium 打开命令控制符输入:pip install -U selenium 火狐浏览器安装firebug:www.firebug.com,调试所有网站语言,调试功能 Selenium IDE 是嵌入到Firefox 浏览器中的一个插件,实现简单的浏览器操 作的录制与回…...
【linux基础】bash脚本的学习:定义变量及引用变量、统计目标目录下所有文件行数、列数
假设目的:统计并输出指定文件夹下所有文件行数 单个文件可以用 wc -l ;多个文件,可以用通配符 / 借助bash脚本 1.定义变量名,使用引号 a"bestqc.com.map" b"Anno.variant_function" c"enrichment/GOe…...
算法四十天-删除排序链表中的重复元素
删除排序链表中的重复元素 题目要求 解题思路 一次遍历 由于给定的链表是排好序的,因此重复的元素在链表中的出现的位置是连续的,因此我们只需要对链表进行一次遍历,就可以删除重复的元素。 具体地,我们从指针cur指向链表的头节…...
Linux-等待子进程
参考资料:《Linux环境编程:从应用到内核》 僵尸进程 进程退出时会进行内核清理,基本就是释放进程所有的资源,这些资源包括内存资源、文件资源、信号量资源、共享内存资源,或者引用计数减一,或者彻底释放。…...
【LeetCode热题100】【二叉树】二叉树的最大深度
题目链接:104. 二叉树的最大深度 - 力扣(LeetCode) 最大深度等于左子树的最大深度和右子树的最大深度中的较大者加一 class Solution { public:int maxDepth(TreeNode *root) {if (!root)return 0;return max(maxDepth(root->left), max…...
想做产品经理,应该选择什么专业?
产品经理作为互联网公司的核心职位,一直以来备受关注。随着互联网的不断发展,产品经理的需求也越来越高,很多人都想要了解哪些专业适合做产品经理。本文将为大家介绍几个适合做产品经理的专业。 1、心理学相关专业 C端产品工作的本源&#x…...
[机器学习Day 1~3
[机器学习]Day 1~3 数据预处理第1步:导入库第2步:导入数据集第3步:处理丢失数据第4步:解析分类数据创建虚拟变量 第5步:拆分数据集为训练集合和测试集合第6步:特征量化 简单线性回归模型第一步:…...
Day106:代码审计-PHP原生开发篇文件安全上传监控功能定位关键搜索1day挖掘
目录 emlog-文件上传&文件删除 emlog-模板文件上传 emlog-插件文件上传 emlog-任意文件删除 通达OA-文件上传&文件包含 知识点: PHP审计-原生开发-文件上传&文件删除-Emlog PHP审计-原生开发-文件上传&文件包含-通达OA emlog-文件上传&文件…...
数码视讯Q7盒子刷armbian遇到的坑之二
继续,nand的q7 搜遍全网,这个盒子能用的安卓映像有两个,一个本站付费下载的那个,另一个是20191218-Q7-nand-4.4.2-root-twrp-Milton这个映像(具体地址自己搜索吧)。第一个需要license,需要自己…...
vue2 使用vue-org-tree demo
1.安装 npm i vue2-org-tree npm install -D less-loader less安装 less-loader出错解决办法,直接在package.json》devDependencies下面加入less和less-loader版本,然后执行npm i ,我用的nodejs版本是 16.18.0,“webpack”: “^4…...
【数据结构】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 7 篇:查找
前言 本文基础知识部分来自于b站:分享笔记的好人儿的思维导图与王道考研课程,感谢大佬的开源精神,习题来自老师划的重点以及考研真题。此前我尝试了完全使用Python或是结合大语言模型对考研真题进行数据清洗与可视化分析,本人技术…...
【数仓】DataX 通过SpringBoot项目自动生成 job.json 文件
相关文章 【数仓】基本概念、知识普及、核心技术【数仓】数据分层概念以及相关逻辑【数仓】Hadoop软件安装及使用(集群配置)【数仓】Hadoop集群配置常用参数说明【数仓】zookeeper软件安装及集群配置【数仓】kafka软件安装及集群配置【数仓】flume软件安…...
注解式 WebSocket - 构建 群聊、单聊 系统
目录 前言 注解式 WebSocket 构建聊天系统 群聊系统(基本框架) 群聊系统(添加昵称) 单聊系统 WebSocket 作用域下无法注入 Spring Bean 对象? 考虑离线消息 前言 很久之前,咱们聊过 WebSocket 编程式…...
无线游戏手柄的测试(Windows11系统手柄调试方法)
实物 1、把游戏手柄的无线接收器插入到电脑usb接口中 2、【控制面板】----【查看设备和打印机】 3、【蓝牙和其它设备】--【更多设备和打印机设置】 4、鼠标右键【游戏控制器设置】 5、【属性】 6、【测试】(每个按键是否正常) 7、【校准】(…...
计算机的各种转换
一、存量容量的转换 特别注意:1 B 8 bit 转换为:1024 2(10) 括号中的数字为2的指数(即多少次方) 1KB2(10)B1024B; 括号中的数字为2的指数(即多少次方) 1MB2(10)KB1024KB2(20)B; 1GB2(10)MB1024MB2(3…...
Git分布式版本控制系统——Git常用命令(一)
一、获取Git仓库--在本地初始化仓库 执行步骤如下: 1.在任意目录下创建一个空目录(例如GitRepos)作为我们的本地仓库 2.进入这个目录中,点击右键打开Git bash窗口 3.执行命令git init 如果在当前目录中看到.git文件夹&#x…...
【Node.js】短链接
原文链接:Nodejs 第六十二章(短链接) - 掘金 (juejin.cn) 短链接是一种缩短长网址的方法,将原始的长网址转换为更短的形式。短链接的主要用途之一是在社交媒体平台进行链接分享。由于这些平台对字符数量有限制,长网址可…...
详解 Redis 在 Centos 系统上的安装
文章目录 详解 Redis 在 Centos 系统上的安装1. 使用 yum 安装 Redis 52. 创建符号链接3. 修改配置文件4. 启动和停止 Redis 详解 Redis 在 Centos 系统上的安装 1. 使用 yum 安装 Redis 5 如果是Centos8,yum 仓库中默认的 redis 版本就是5,直接 yum i…...
Oracle查询表空间大小
1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...
Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件
今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...
第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明
AI 领域的快速发展正在催生一个新时代,智能代理(agents)不再是孤立的个体,而是能够像一个数字团队一样协作。然而,当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现,导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...
【学习笔记】深入理解Java虚拟机学习笔记——第4章 虚拟机性能监控,故障处理工具
第2章 虚拟机性能监控,故障处理工具 4.1 概述 略 4.2 基础故障处理工具 4.2.1 jps:虚拟机进程状况工具 命令:jps [options] [hostid] 功能:本地虚拟机进程显示进程ID(与ps相同),可同时显示主类&#x…...
Linux C语言网络编程详细入门教程:如何一步步实现TCP服务端与客户端通信
文章目录 Linux C语言网络编程详细入门教程:如何一步步实现TCP服务端与客户端通信前言一、网络通信基础概念二、服务端与客户端的完整流程图解三、每一步的详细讲解和代码示例1. 创建Socket(服务端和客户端都要)2. 绑定本地地址和端口&#x…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
MySQL JOIN 表过多的优化思路
当 MySQL 查询涉及大量表 JOIN 时,性能会显著下降。以下是优化思路和简易实现方法: 一、核心优化思路 减少 JOIN 数量 数据冗余:添加必要的冗余字段(如订单表直接存储用户名)合并表:将频繁关联的小表合并成…...
代码规范和架构【立芯理论一】(2025.06.08)
1、代码规范的目标 代码简洁精炼、美观,可持续性好高效率高复用,可移植性好高内聚,低耦合没有冗余规范性,代码有规可循,可以看出自己当时的思考过程特殊排版,特殊语法,特殊指令,必须…...
「全栈技术解析」推客小程序系统开发:从架构设计到裂变增长的完整解决方案
在移动互联网营销竞争白热化的当下,推客小程序系统凭借其裂变传播、精准营销等特性,成为企业抢占市场的利器。本文将深度解析推客小程序系统开发的核心技术与实现路径,助力开发者打造具有市场竞争力的营销工具。 一、系统核心功能架构&…...
学习一下用鸿蒙DevEco Studio HarmonyOS5实现百度地图
在鸿蒙(HarmonyOS5)中集成百度地图,可以通过以下步骤和技术方案实现。结合鸿蒙的分布式能力和百度地图的API,可以构建跨设备的定位、导航和地图展示功能。 1. 鸿蒙环境准备 开发工具:下载安装 De…...
