要在 Python 中结合 Flask 框架实现 YOLO 目标检测并进行标注，我们可以按照以下技术路线进行：

1. 准备 YOLO 模型：选择适当的 YOLO 模型版本（比如 YOLO v3、YOLO v4 或 YOLO v5）并下载预训练权重文件。通常可以从官方 GitHub 或其他可信赖的来源获取。

2. 配置环境：

   • 确保安装必要的 Python 库，包括 OpenCV、Flask 和模型依赖的其他库（如 torch 或 tensorflow，视 YOLO 版本而定）。
   • 建议使用虚拟环境来管理项目的依赖关系。

3. 开发Flask后端：

   • 创建一个 Flask 应用，配置路由来处理图像上传和返回检测结果。
   • 在后端加载 YOLO 模型进行推理，接收图像输入并输出检测结果。

4. 图像上传与处理：

   • 用户通过前端界面上传图像。
   • 后端接收图像，通过 YOLO 模型进行目标检测，标注检测的对象。

5. 返回结果：

   • 将检测结果（包括边界框和标签）返回给前端进行展示。

以下是一个简化示例代码，展示如何结合 Flask 和 YOLO 实现基本目标检测服务：

from flask import Flask, request, jsonify  
import cv2  
import numpy as np  
import torch  
# 假设使用了 YOLO v5，此处载入相应模型  
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  
app = Flask(__name__)  
@app.route('/detect', methods=['POST'])  
def detect():  
    if 'image' not in request.files:  
        return jsonify({'error': 'No image uploaded'}), 400  
    file = request.files['image']  
    img = np.fromstring(file.read(), np.uint8)  
    img = cv2.imdecode(img, cv2.IMREAD_COLOR)  
    # 使用模型进行推理  
    results = model(img)  
    # 获取检测结果  
    detections = results.xyxy[0].numpy()  
    # 构建响应数据  
    output = []  
    for *box, conf, cls in detections:  
        output.append({  
            'bbox': [int(i) for i in box],  
            'confidence': float(conf),  
            'class': int(cls)  
        })  
    return jsonify(output)  
if __name__ == '__main__':  
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)  

说明：

• 本示例使用 torch.hub 加载 YOLO v5 预训练模型。根据实际需求，您可以选择不同的 YOLO 版本或实现方式。
• 处理上传的图像时，确保在 Flask 路由中使用 request.files 接受 multipart/form-data 类型请求。
• 使用 OpenCV 解码图像数据，以便传递给模型进行推理。
• 返回的 JSON 数据包含每个检测到对象的边界框坐标、置信度和类别编号。

扩展：

• 在生产环境中需要考虑优化模型加载时间、并发处理和部署方式（如使用 Docker）。
• 可以集成前端框架（如 React 或 Vue.js）实现更丰富的用户交互界面。