Object_Detection_Realtime

セットアップ手順

フロントエンドのセットアップ

1. ターミナルでプロジェクトのフロントエンドディレクトリに移動します。

   cd frontend

2. 依存関係をインストールします。

   yarn install

バックエンドのセットアップ

1. ターミナルでプロジェクトのバックエンドディレクトリに移動します。

   cd backend

2. 仮想環境を作成します。

   python3 -m venv venv

3. 仮想環境を有効化します。

    venv\Scripts\activate

4. 依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt

5. 物体検出api(GPU使用)の準備をします。docker imageを作ります。

   docker build -t <docker image名> .

サービスの開始

1. フロントエンド開発サーバーを起動します。

   cd frontend
   yarn dev

2. 一つ目のapiを起動します。

   cd backend
   uvicorn capture.capture:app --port 8001 --reload 

3. 二つ目のapiを起動します。

   docker run --gpus all -it --rm -p 8000:8000 <docker image名>

アクセス

• フロントエンド: http://localhost:5173
• バックエンド1: http://127.0.0.1:8000
• バックエンド2: http://127.0.0.1:8001