MargaritaMawyin commited on
Commit
4ab64fd
1 Parent(s): 9e923b9

detector de cuys

Browse files
Files changed (4) hide show
  1. app.py +56 -0
  2. best.pt +3 -0
  3. gitignore +7 -0
  4. requirements.txt +47 -0
app.py ADDED
@@ -0,0 +1,56 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import gradio as gr
2
+ import cv2
3
+
4
+ from ultralytics import YOLO
5
+
6
+ #Cargar modelo entrenado
7
+ model = YOLO('best.pt')
8
+
9
+ #Definir funcion que ejecuta la interfaz definida (en este caso es solo una interfaz, pero pueden ser algunas)
10
+ #La interfaz solo recibe una entrada (La imagen ingresada en el cargador de path de imagenes), por lo
11
+ # q ue solo se define un parametro de entrada en la funcion.
12
+ def show_results(loaded_image):
13
+ #Se generan las salidas (detecciones) pidiendo al modelo que prediga a partir de la imagen de entrada
14
+ outputs = model.predict(source=loaded_image)
15
+ results = outputs[0].cpu().numpy()
16
+ #Se carga la imagen usando openCV para poder editarla
17
+ image = cv2.imread(loaded_image)
18
+ #Se recorre cada boundingBox detectado y para cada uno se pinta un rectangulo y se escribe un id.
19
+ for i, det in enumerate(results.boxes.xyxy):
20
+ cv2.rectangle(image,
21
+ (int(det[0]), int(det[1])),
22
+ (int(det[2]), int(det[3])),
23
+ color=(0, 0, 255),
24
+ thickness=2,
25
+ lineType=cv2.LINE_AA
26
+ )
27
+ cv2.putText(image,
28
+ text =f"id:{i}",
29
+ org=(int(det[0]), int(det[1])),
30
+ fontFace =cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
31
+ fontScale=1,
32
+ color=(0,0,255),
33
+ thickness=1,
34
+ lineType=cv2.LINE_AA
35
+ )
36
+ #Se retornan las 2 salidas definidas(imagen y texto): la imagen resultante (image) y un texto indicando cuantos boundingBox se encontraron
37
+ return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB), len(results.boxes)
38
+
39
+
40
+ inputs = [gr.components.Image(type="filepath", label="Input Image"),
41
+ ]
42
+ outputs= [gr.components.Image(type="numpy", label="Output Image"),
43
+ gr.Textbox(label="Total:")
44
+ ]
45
+ #examples = [['demo1.png'], ['demo2.jpg'], ['demo3.jpg'], ['demo4.png']]
46
+
47
+ interface = gr.Interface(fn=show_results,
48
+ inputs=inputs,
49
+ outputs=outputs,
50
+ title="Object Detection",
51
+ #En la interfaz se pueden incluir ejemplos de lo que se espera como entrada o entradas. En este caso,
52
+ # la entrada es una imagen por lo que se pueden poner imagenes de ejemplo (deben estar subidas en el repositorio
53
+ # y con el path correctamente referenciado)
54
+ #examples=examples,
55
+ )
56
+ interface.launch()
best.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:d6d1085e3ecf1d498e291fc0ad5931af8c437dafc7c7299d5fd6da0c3fd77afd
3
+ size 6241326
gitignore ADDED
@@ -0,0 +1,7 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ flagged/
2
+ *.pt
3
+ *.png
4
+ *.jpg
5
+ *.mp4
6
+ *.mkv
7
+ gradio_cached_examples/
requirements.txt ADDED
@@ -0,0 +1,47 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # Ultralytics requirements
2
+ # Usage: pip install -r requirements.txt
3
+
4
+ # Base ----------------------------------------
5
+ hydra-core>=1.2.0
6
+ matplotlib>=3.2.2
7
+ numpy>=1.18.5
8
+ opencv-python>=4.1.1
9
+ Pillow>=7.1.2
10
+ PyYAML>=5.3.1
11
+ requests>=2.23.0
12
+ scipy>=1.4.1
13
+ torch>=1.7.0
14
+ torchvision>=0.8.1
15
+ tqdm>=4.64.0
16
+ ultralytics
17
+
18
+ # Logging -------------------------------------
19
+ tensorboard>=2.4.1
20
+ # clearml
21
+ # comet
22
+
23
+ # Plotting ------------------------------------
24
+ pandas>=1.1.4
25
+ seaborn>=0.11.0
26
+
27
+ # Export --------------------------------------
28
+ # coremltools>=6.0 # CoreML export
29
+ # onnx>=1.12.0 # ONNX export
30
+ # onnx-simplifier>=0.4.1 # ONNX simplifier
31
+ # nvidia-pyindex # TensorRT export
32
+ # nvidia-tensorrt # TensorRT export
33
+ # scikit-learn==0.19.2 # CoreML quantization
34
+ # tensorflow>=2.4.1 # TF exports (-cpu, -aarch64, -macos)
35
+ # tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export
36
+ # openvino-dev # OpenVINO export
37
+
38
+ # Extras --------------------------------------
39
+ ipython # interactive notebook
40
+ psutil # system utilization
41
+ thop>=0.1.1 # FLOPs computation
42
+ # albumentations>=1.0.3
43
+ # pycocotools>=2.0.6 # COCO mAP
44
+ # roboflow
45
+
46
+ # HUB -----------------------------------------
47
+ GitPython>=3.1.24