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import gradio as gr
import cv2
from ultralytics import YOLO
#Cargar modelo entrenado
model = YOLO('best.pt')
#Definir funcion que ejecuta la interfaz definida (en este caso es solo una interfaz, pero pueden ser algunas)
#La interfaz solo recibe una entrada (La imagen ingresada en el cargador de path de imagenes), por lo
# q ue solo se define un parametro de entrada en la funcion.
def show_results(loaded_image):
#Se generan las salidas (detecciones) pidiendo al modelo que prediga a partir de la imagen de entrada
outputs = model.predict(source=loaded_image)
results = outputs[0].cpu().numpy()
#Se carga la imagen usando openCV para poder editarla
image = cv2.imread(loaded_image)
#Se recorre cada boundingBox detectado y para cada uno se pinta un rectangulo y se escribe un id.
for i, det in enumerate(results.boxes.xyxy):
cv2.rectangle(image,
(int(det[0]), int(det[1])),
(int(det[2]), int(det[3])),
color=(0, 0, 255),
thickness=2,
lineType=cv2.LINE_AA
)
cv2.putText(image,
text =f"id:{i}",
org=(int(det[0]), int(det[1])),
fontFace =cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
fontScale=1,
color=(0,0,255),
thickness=1,
lineType=cv2.LINE_AA
)
#Se retornan las 2 salidas definidas(imagen y texto): la imagen resultante (image) y un texto indicando cuantos boundingBox se encontraron
return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB), len(results.boxes)
inputs = [gr.components.Image(type="filepath", label="Input Image"),
]
outputs= [gr.components.Image(type="numpy", label="Output Image"),
gr.Textbox(label="Total:")
]
#examples = [['demo1.png'], ['demo2.jpg'], ['demo3.jpg'], ['demo4.png']]
interface = gr.Interface(fn=show_results,
inputs=inputs,
outputs=outputs,
title="Object Detection",
#En la interfaz se pueden incluir ejemplos de lo que se espera como entrada o entradas. En este caso,
# la entrada es una imagen por lo que se pueden poner imagenes de ejemplo (deben estar subidas en el repositorio
# y con el path correctamente referenciado)
#examples=examples,
)
interface.launch()
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