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本文分析了使用flask和yolov5開發html網頁時，攝像頭實時檢測無法顯示檢測框和置信度的問題，并提出了可能的解決方案。

如何解決在使用Flask和YOLOv5開發HTML網頁時，攝像頭無法顯示檢測框和識別圖像置信度的問題？

前端代碼使用JavaScript捕獲攝像頭畫面并將其發送到后端進行處理：

<div class="row" style="padding:3%;">     <div class="col-lg-6">         <h5>輸入數據:</h5>         <div><video autoplay="" id="video"></video></div>     </div>     <div class="col-lg-6">         <h5>輸出結果:</h5>         <div class="custom-file-container__image-preview">             @@##@@</img></div>     </div> </div>  <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); // 壓縮圖片             // 發送數據到后端             $.ajax({                 type: 'POST',                 url: '/image_data',                 data: {                     id :$("#uid").val(),                     image_data: imageData                 },                 success: function (response) {                     console.log(response);                 }             });         }, 1000 / 30); // 每秒30幀     })     .catch(function (error) {         console.error(error);     }); } </script>

后端python代碼使用opencv處理圖像并進行視頻流傳輸：

import cv2 import time import io import base64 from flask import Flask, request, Response from PIL import Image  app = Flask(__name__)  # ... (假設d.detect函數已定義，用于YOLOv5檢測) ...  # 視頻推流 def gen(path):     cap = cv2.VideoCapture(path)     while cap.isOpened():         try:             start_time = time.time()             success, frame = cap.read()             if success:                 im, label, c = d.detect(frame) # YOLOv5 檢測                 ret, jpeg = cv2.imencode('.png', im)                 if ret:                     frame = jpeg.tobytes()                     elapsed_time = time.time() - start_time                     print(f"frame processing time: {elapsed_time:.3f} seconds")                     yield (b'--framern'                            b'Content-Type: image/jpegrnrn' + frame + b'rnrn')                 else:                     break             else:                 break         except Exception as e:             print(e)             continue     cap.release()  # 視頻流結果 @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')  # 前臺推流 @app.route('/image_data', methods=["POST"]) def image_data():     image_data = request.form.get('image_data')     uid = request.form.get('id')     try:         image_data = io.BytesIO(base64.b64decode(image_data.split(',')[1]))         img = Image.open(image_data)         img.save(f'upload/temp{uid}.png')         return "ok"     except Exception as e:         print(f"Error processing image: {e}")         return "error"  if __name__ == '__main__':     app.run(debug=True)

問題可能原因及解決方案：

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cv2.VideoCapture(path) 路徑錯誤: path 應為正確的攝像頭索引 (例如 0 為默認攝像頭) 或 RTSP 地址。前端代碼應將正確的攝像頭信息傳遞給后端。
前端未調用 /video_feed: 前端代碼缺少調用 /video_feed 接口的代碼。應在 start() 函數中添加以下代碼：
```
$("#res").attr("src", "/video_feed?f=temp" + $("#uid").val());
```
錯誤處理: 后端代碼缺少更全面的錯誤處理。建議使用 try…except 塊捕獲并處理可能的異常，例如文件IO錯誤、圖像處理錯誤等。同時，前端也應該處理AJAX請求失敗的情況。
YOLOv5 檢測結果顯示: 后端代碼的 d.detect(frame) 函數應該返回包含檢測框和置信度的結果，并將其整合到 im 中，然后才能正確顯示。需要仔細檢查 d.detect 函數的實現以及如何將檢測結果繪制到圖像上。
圖片格式: 確保 cv2.imencode(‘.png’, im) 編碼后的圖片格式與前端顯示的圖片格式一致。