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import streamlit as st
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
from huggingface_hub import from_pretrained_keras
st.header("X-ray segmentation of teeth / Segmentaci贸n de dientes con rayos X")
st.subheader("Iteration to improve demo / Iteraci贸n para mejorar la demo")
st.markdown(
"""
Demo for Platzi class / Demo para la clase de Platzi
"""
)
## Seleccionamos y cargamos el modelo
model_id = "SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net"
model = from_pretrained_keras(model_id)
## Permitimos a la usuaria cargar una imagen
image_file = st.file_uploader("Upload your image here / Sube aqu铆 tu imagen", type=["png", "jpg", "jpeg"])
## Si una imagen tiene m谩s de un canal entonces se convierte a escala de grises (1 canal)
def convert_one_channel(img):
if len(img.shape) > 2:
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
return img
else:
return img
def convertir_rgb(img):
if len(img.shape) == 2:
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
return img
else:
return img
## Manipularemos la interfaz para que podamos usar im谩genes ejemplo
## Si el usuario da click en un ejemplo entonces el modelo correr谩 con 茅l
examples = ["teeth_1.png", "teeth_2.png", "teeth_3.png"]
## Creamos tres columnas; en cada una estar谩 una imagen ejemplo
col1, col2, col3 = st.columns(3)
with col1:
## Se carga la imagen y se muestra en la interfaz
ex = Image.open(examples[0])
st.image(ex, width=200)
## Si oprime el bot贸n entonces usaremos ese ejemplo en el modelo
if st.button("Run example 1 / Corre ejemplo 1"):
image_file = examples[0]
with col2:
ex1 = Image.open(examples[1])
st.image(ex1, width=200)
if st.button("Run example 2 / Corre ejemplo 2"):
image_file = examples[1]
with col3:
ex2 = Image.open(examples[2])
st.image(ex2, width=200)
if st.button("Run example 3 / Corre ejemplo 3"):
image_file = examples[2]
## Si tenemos una imagen para ingresar en el modelo entonces
## la procesamos e ingresamos al modelo
if image_file is not None:
## Cargamos la imagen con PIL, la mostramos y la convertimos a un array de NumPy
img = Image.open(image_file)
st.image(img, width=850)
img = np.asarray(img)
## Procesamos la imagen para ingresarla al modelo
img_cv = convert_one_channel(img)
img_cv = cv2.resize(img_cv, (512, 512), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
img_cv = np.float32(img_cv / 255)
img_cv = np.reshape(img_cv, (1, 512, 512, 1))
## Ingresamos el array de NumPy al modelo
predicted = model.predict(img_cv)
predicted = predicted[0]
## Regresamos la imagen a su forma original y agregamos las m谩scaras de la segmentaci贸n
predicted = cv2.resize(
predicted, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4
)
mask = np.uint8(predicted * 255) #
_, mask = cv2.threshold(
mask, thresh=0, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU
)
kernel = np.ones((5, 5), dtype=np.float32)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)
cnts, hieararch = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
output = cv2.drawContours(convert_one_channel(img.astype(np.uint8)), cnts, -1, (255, 0, 0), 3)
## Si obtuvimos exitosamente un resultadod entonces lo mostramos en la interfaz
if output is not None:
st.subheader("Segmentation / Segmentaci贸n:")
st.write(output.shape)
st.image(output, width=850)
st.markdown("Thanks for use our demo! / Gracias por usar esta demo") |