钢管计数-django

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恭喜该项目荣获国际性OpenCV 2022竞赛团队奖第二名！！！

项目组成员：禾老师+作者本人(AndyNet&&GreenOpen)

介绍

钢管计数DJANGO后端版本，使用django框架进行开发。

该项目仅在Windows系统上进行开发调试，Linux和Mac系统请自行测试。

前端采用uniapp框架进行开发，该项目需配合作者的前端项目搭配使用，或您自己搭建其他前端，开放接口请看下方简介。

onnx模型由YOLOV5_P6进行训练，当前模型所使用训练集图片均为不同环境下的钢管横截面照片，由于训练集有限，当前模型mAP大约为0.5-0.6。

感谢禾路老师全程专业指导！

专注图像处理-jsxyhelu

前端项目：钢管计数-uniapp

PS: 该项目仅可做为学习研究所用，未经作者许可，不得用于商业用途！

软件架构

Python 3.8.6

Django 3.2.15

Opencv-python 4.5.2.52

opencv-contrib-python 4.5.2.52

安装教程

本项目仅在Python3.8.6版本下进行测试运行，其他版本请自行测试！

Pycharm 中进行安装：

1、 在pycharm中新建项目，选择Python，参数根据个人pycharm配置不同，参数也不同。

2、 使用pycharm终端安装django和opencv-python

pip install django==3.2.15 opencv-python==4.5.2.52 opencv-contrib-python==4.5.2.52

安装完可使用“pip list”命令查看已安装的包。请确保红框内的包都正常安装！

3、 克隆本项目

git clone https://gitee.com/atvip/pipe_count_django.git

使用说明

本地运行：

1、 Pycharm终端中输入命令启动django服务

python manage.py runserver

2、 复制以下链接

http://127.0.0.1:8000/

3、 粘贴链接到前端替换（根据自己django部署方案链接可能有所不同）

注意API接口，目前开放两个接口，对应下方截图前端两个位置

http://www.xxx.com/finds   --->   钢管识别接口
http://www.xxx.com/save    --->   保存结果接口

4、 运行前端项目，最终结果提交后，将由后端程序自动生成YOLOV5格式数据集文件，文件名与用户上传图片文件名一致！

数据集路径：  项目根目录/pipeCount/static/output/

参与贡献

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request