【源码】基于Python Flask框架的智能化学平台

项目简介

本项目是基于Python Flask框架构建的智能化学平台。它融合了深度学习模型（如YOLOv3），能实现化学实验中荧光图像的自动化处理与分析，涵盖目标检测、数据预处理、浓度预测等功能。

项目的主要特性和功能

1. 目标检测：借助YOLOv3模型自动检测荧光图像中的目标。
2. 数据预处理：对检测到的目标进行裁剪，并计算区域平均RGB值。
3. 浓度预测：利用线性回归模型预测RGB值和浓度之间的关系。
4. 图像可视化：展示处理后的图像。
5. 数据持久化：将处理结果保存至数据库和文件。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python 3.6及以上版本，配置PyTorch和Flask环境。
2. 代码依赖安装：运行pip install -r requirements.txt安装项目所需依赖库。
3. 模型训练：在dl/yolov3目录下运行模型训练脚本，生成YOLOv3模型权重。
4. 数据准备：准备图像数据，并转换为模型所需格式。
5. 运行平台：运行app/main/service/app.py启动Flask应用，访问提供的API接口进行图像处理和浓度预测。
6. 测试与验证：使用提供的测试脚本对平台功能进行验证。

注意，具体使用步骤可能需根据项目实际需求和环境配置调整。因项目较复杂，建议有一定Python和Flask框架开发经验的人员操作。

下载地址

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