关于yolov5部署到web（flask）上 边界框不显示的问题

关于yolov5部署在flask上 实在不知道为什么。明明推理结果都有了 但是在web上没有实时跟随，本地的视频和图片我在web上做一个表单的提交 上传文件后就可以进行模型推理 并且会显示在web界面，如果我用的是rtmp的网络视频流 推理结果有 在终端也看到了打印信息 说明是没有把保存边界框的图片上传到web上

下面是主要的源码

从这里开始进行便利每个图像的目标检测结果

Batch size设置过大

【以下回答由 GPT 生成】

【问题分析】 根据问题描述，目前在Flask的web界面上，边界框无法实时显示，但在本地上传视频或图片后，在web界面上可以正常显示边界框。此外，使用rtmp的网络视频流时，模型的推理结果能够打印在终端上，但边界框却没有显示在web界面上。可能的原因有： 1. Web界面未及时更新边界框的显示。 2. 通过rtmp网络视频流方式处理视频帧的逻辑有问题。

【问题解决方案】 根据问题分析，可以采取以下解决方案：

1. 确保Web界面及时更新显示：在视频帧处理完成后，需要将结果传递到前端的Web界面上进行显示。可以使用Flask的模板引擎，如Jinja2，来动态渲染结果。
2. 重新审查通过rtmp网络视频流方式处理视频帧的逻辑：确认是否正确获取到视频帧数据，是否正确进行模型推理并得到边界框结果。

【代码示例】 下面是一个简化的代码示例，用于演示在Flask的web界面上实时显示边界框的过程。

from flask import Flask, render_template
import cv2
import numpy as np

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/video_feed')
def video_feed():
    # 在此处获取视频流，并将视频帧逐一处理
    cap = cv2.VideoCapture("rtmp://your_stream_url")
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 在此处对视频帧进行预处理（如调整大小、颜色空间转换等），然后进行模型推理
        processed_frame, bboxes = process_frame(frame)

        # 将边界框结果传递到前端的Web界面上进行显示（可以使用Flask的模板引擎）
        return render_template('video.html', frame=processed_frame, bboxes=bboxes)

def process_frame(frame):
    # 在此处进行预处理和模型推理，得到边界框结果
    # ...

    return processed_frame, bboxes

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在上述示例代码中，index.html是主页面模板，video.html是用于显示视频帧和边界框的模板。在video_feed路由中，通过cap.read()逐一获取视频帧，然后调用process_frame函数进行预处理和模型推理，得到边界框结果。最后，在video.html的模板中，将处理后的视频帧和边界框结果展示在前端的Web界面上。

以上是一种基本的解决方案，具体的实现需要根据自己的项目需要进行调整。同时，如果仍然遇到问题，可以进一步检查代码逻辑是否正确、日志输出是否正常等，以便找到问题所在。