StackPenguin

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uv init

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uv init

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uv venv

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uv venv

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uv add streamlit
2
uv add torch torchvision
3
uv add matplotlib
4
uv add ultralytics
5
uv add pillow
6
uv add altair==4.0

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uv add streamlit
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uv add torch torchvision
3
uv add matplotlib
4
uv add ultralytics
5
uv add pillow
6
uv add altair==4.0

1
# 匯入所需的函式庫
2
import PIL
3
import streamlit as st
4
from ultralytics import YOLO
5
<div></div>
6
# 替換成您的權重檔案的相對路徑
7
model_path = 'weights/best.pt'
8
<div></div>
9
# 設定頁面佈局
10
st.set_page_config(
11
    page_title="物件偵測",  # 設定頁面標題
12
    page_icon="🤖",      # 設定頁面圖示
13
    layout="wide",       # 設定佈局為寬版
14
    initial_sidebar_state="expanded",    # 預設展開側邊欄
15
)
16
<div></div>
17
# 建立側邊欄
18
with st.sidebar:
19
    st.header("圖片配置")      # 在側邊欄新增標題
20
    # 在側邊欄新增檔案上傳器，用於選擇圖片
21
    source_img = st.file_uploader(
22
        "上傳圖片...", type=("jpg", "jpeg", "png", 'bmp', 'webp'))
23
<div></div>
24
    # 模型選項
25
    confidence = float(st.slider(
26
        "選擇模型信心閾值", 25, 100, 40)) / 100
27
<div></div>
28
# 建立主頁面標題
29
st.title("物件偵測")
30
st.caption('上傳一張帶有這些:blue[手勢訊號]的照片：:+1:, :hand:, :i_love_you_hand_sign:, 和 :spock-hand:.')
31
st.caption('然後點擊:blue[偵測物件]按鈕並查看結果。')
32
# 在主頁面建立兩個欄位
33
col1, col2 = st.columns(2)
34
<div></div>
35
# 如果圖片已上傳，則將圖片新增到第一個欄位
36
with col1:
37
    if source_img:
38
        # 開啟上傳的圖片
39
        uploaded_image = PIL.Image.open(source_img)
40
        # 將上傳的圖片新增到頁面，並附上標題
41
        st.image(source_img,
42
                 caption="上傳的圖片",
43
                 use_column_width=True
44
                 )
45
<div></div>
46
try:
47
    model = YOLO(model_path)
48
except Exception as ex:
49
    st.error(
50
        f"無法載入模型。請檢查指定的路徑：{model_path}")
51
    st.error(ex)
52
<div></div>
53
if st.sidebar.button('偵測物件'):
54
    res = model.predict(uploaded_image,
55
                        conf=confidence
56
                        )
57
    boxes = res[0].boxes
58
    res_plotted = res[0].plot()[:, :, ::-1]
59
    with col2:
60
        st.image(res_plotted,
61
                 caption='偵測結果圖片',
62
                 use_column_width=True
63
                 )
64
        try:
65
            with st.expander("偵測結果"):
66
                for box in boxes:
67
                    st.write(box.xywh)
68
        except Exception as ex:
69
            st.write("尚未上傳圖片！")

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# 匯入所需的函式庫
2
import PIL
3
import streamlit as st
4
from ultralytics import YOLO
5

6
# 替換成您的權重檔案的相對路徑
7
model_path = 'weights/best.pt'
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# 設定頁面佈局
10
st.set_page_config(
11
    page_title="物件偵測",  # 設定頁面標題
12
    page_icon="🤖",      # 設定頁面圖示
13
    layout="wide",       # 設定佈局為寬版
14
    initial_sidebar_state="expanded",    # 預設展開側邊欄
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)
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# 建立側邊欄
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with st.sidebar:
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    st.header("圖片配置")      # 在側邊欄新增標題
20
    # 在側邊欄新增檔案上傳器，用於選擇圖片
21
    source_img = st.file_uploader(
22
        "上傳圖片...", type=("jpg", "jpeg", "png", 'bmp', 'webp'))
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24
    # 模型選項
25
    confidence = float(st.slider(
26
        "選擇模型信心閾值", 25, 100, 40)) / 100
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# 建立主頁面標題
29
st.title("物件偵測")
30
st.caption('上傳一張帶有這些:blue[手勢訊號]的照片：:+1:, :hand:, :i_love_you_hand_sign:, 和 :spock-hand:.')
31
st.caption('然後點擊:blue[偵測物件]按鈕並查看結果。')
32
# 在主頁面建立兩個欄位
33
col1, col2 = st.columns(2)
34

35
# 如果圖片已上傳，則將圖片新增到第一個欄位
36
with col1:
37
    if source_img:
38
        # 開啟上傳的圖片
39
        uploaded_image = PIL.Image.open(source_img)
40
        # 將上傳的圖片新增到頁面，並附上標題
41
        st.image(source_img,
42
                 caption="上傳的圖片",
43
                 use_column_width=True
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                 )
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try:
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    model = YOLO(model_path)
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except Exception as ex:
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    st.error(
50
        f"無法載入模型。請檢查指定的路徑：{model_path}")
51
    st.error(ex)
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53
if st.sidebar.button('偵測物件'):
54
    res = model.predict(uploaded_image,
55
                        conf=confidence
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                        )
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    boxes = res[0].boxes
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    res_plotted = res[0].plot()[:, :, ::-1]
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    with col2:
60
        st.image(res_plotted,
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                 caption='偵測結果圖片',
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                 use_column_width=True
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                 )
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        try:
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            with st.expander("偵測結果"):
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                for box in boxes:
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                    st.write(box.xywh)
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        except Exception as ex:
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            st.write("尚未上傳圖片！")