Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 12,559 Bytes
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import gradio as gr
import os
from typing import Tuple, Any
from pathlib import Path
from src.application.use_cases.process_video import ProcessVideoUseCase, ProcessVideoRequest
from src.infrastructure.services.weapon_detector import WeaponDetectorService
from src.infrastructure.services.notification_services import NotificationServiceFactory
import logging
from huggingface_hub import hf_hub_download, HfApi
import tempfile
logger = logging.getLogger(__name__)
class GradioInterface:
"""Interface Gradio usando Clean Architecture."""
def __init__(self):
self.detector = WeaponDetectorService()
self.notification_factory = NotificationServiceFactory()
self.default_fps = 2 if self.detector.device_type == "GPU" else 1
self.default_resolution = "640" if self.detector.device_type == "GPU" else "480"
self.is_huggingface = os.getenv('SPACE_ID') is not None
# Configurar dataset apenas no ambiente Hugging Face
if self.is_huggingface:
self.dataset_id = "marcuscanhaco/weapon-test"
self.cache_dir = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'weapon_detection_videos')
os.makedirs(self.cache_dir, exist_ok=True)
# Configurar API do Hugging Face
self.hf_token = os.getenv('HF_TOKEN')
self.api = HfApi(token=self.hf_token)
# Listar arquivos do dataset
try:
files = self.api.list_repo_files(self.dataset_id, repo_type="dataset")
self.sample_videos = [
{
'path': f,
'name': Path(f).stem.replace('_', ' ').title(),
'ground_truth': '🚨 Vídeo de Teste'
}
for f in files if f.lower().endswith(('.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv'))
]
logger.info(f"Encontrados {len(self.sample_videos)} vídeos no dataset")
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao listar arquivos do dataset: {str(e)}")
self.sample_videos = []
self.use_case = ProcessVideoUseCase(
detector=self.detector,
notification_factory=self.notification_factory,
default_fps=self.default_fps,
default_resolution=int(self.default_resolution)
)
def _download_video(self, video_path: str) -> str:
"""Baixa um vídeo do dataset e retorna o caminho local."""
try:
local_path = hf_hub_download(
repo_id=self.dataset_id,
filename=video_path,
repo_type="dataset",
local_dir=self.cache_dir,
token=self.hf_token,
local_dir_use_symlinks=False
)
logger.info(f"Vídeo baixado com sucesso: {local_path}")
return local_path
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao baixar vídeo {video_path}: {str(e)}")
return ""
def list_sample_videos(self) -> list:
"""Lista os vídeos de exemplo do dataset ou da pasta local."""
try:
if self.is_huggingface:
logger.info("Ambiente Hugging Face detectado")
videos = []
for video in self.sample_videos:
local_path = self._download_video(video['path'])
if local_path:
videos.append({
'path': local_path,
'name': video['name'],
'ground_truth': video['ground_truth']
})
return videos
else:
logger.info("Ambiente local detectado, usando pasta videos")
video_extensions = ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv']
videos = []
base_dir = Path("videos")
if not base_dir.exists():
os.makedirs(base_dir)
logger.info(f"Diretório videos criado: {base_dir}")
for ext in video_extensions:
for video_path in base_dir.glob(f'*{ext}'): # Removido o glob recursivo
videos.append({
'path': str(video_path),
'name': video_path.name,
'ground_truth': '📼 Vídeo de Teste'
})
return videos
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao listar vídeos: {str(e)}")
return []
def load_sample_video(self, video_path: str) -> str:
"""Carrega um vídeo de exemplo."""
try:
if not video_path:
return ""
if os.path.exists(video_path):
logger.info(f"Carregando vídeo: {video_path}")
return video_path
logger.warning(f"Vídeo não encontrado: {video_path}")
return ""
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao carregar vídeo: {str(e)}")
return ""
def create_interface(self) -> gr.Blocks:
"""Cria a interface Gradio."""
title = "Detector de Riscos em Vídeos"
sample_videos = self.list_sample_videos()
with gr.Blocks(
title=title,
theme=gr.themes.Ocean(),
css="footer {display: none !important}"
) as demo:
gr.Markdown(f"""# 🚨 {title}
Faça upload de um vídeo para detectar objetos perigosos.
Opcionalmente, configure notificações para receber alertas em caso de detecções.
**Importante para melhor performance:**
- Vídeos de até 60 segundos
- FPS entre 1-2 para análise com maior performance
- FPS maior que 2 para análise com maior precisão
""")
with gr.Group():
gr.Markdown("""### Configuração de Processamento""")
with gr.Row():
threshold = gr.Slider(
minimum=0.1,
maximum=1.0,
value=0.5,
step=0.1,
label="Limiar de Detecção",
)
fps = gr.Slider(
minimum=1,
maximum=5,
value=self.default_fps,
step=1,
label="Frames por Segundo",
)
resolution = gr.Radio(
choices=["480", "640", "768"],
value=self.default_resolution,
label="Resolução de Processamento",
)
with gr.Group():
gr.Markdown("""### Configuração de Notificações de Detecção (Opcional)""")
with gr.Row():
notification_type = gr.Radio(
choices=self.notification_factory.get_available_services(),
value="email",
label="Tipo de Notificação",
interactive=True,
)
notification_target = gr.Textbox(
label="Destino da Notificação (E-mail)",
placeholder="exemplo@email.com",
)
with gr.Row():
with gr.Column(scale=2):
input_video = gr.Video(
label="Vídeo de Entrada",
format="mp4",
interactive=True,
height=400
)
submit_btn = gr.Button(
"Analisar Vídeo",
variant="primary",
scale=2
)
with gr.Column(scale=1):
status = gr.Textbox(
label="Status da Detecção",
lines=4,
show_copy_button=True
)
with gr.Accordion("Detalhes Técnicos", open=False):
json_output = gr.JSON(
label="Detalhes Técnicos",
)
# Informações adicionais
with gr.Accordion("Informações Adicionais", open=False):
gr.Markdown("""
### Sobre o Detector
Este sistema utiliza um modelo de IA avançado para detectar objetos perigosos em vídeos.
### Tipos de Objetos Detectados
- Armas de fogo (pistolas, rifles, etc.)
- Armas brancas (facas, canivetes, etc.)
- Objetos perigosos (bastões, objetos pontiagudos, etc.)
### Recomendações
- Use vídeos com boa iluminação
- Evite vídeos muito longos
- Mantenha os objetos visíveis e em foco
""")
# Vídeos de exemplo
if sample_videos:
with gr.Group():
gr.Markdown("### Vídeos de Exemplo")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=3):
gr.Markdown("#### Vídeo")
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown("#### Tipo")
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown("#### Ação")
for video in sample_videos:
with gr.Row():
with gr.Column(scale=3):
gr.Video(
value=video['path'],
format="mp4",
height=150,
interactive=False,
show_label=False
)
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown(video['ground_truth'])
with gr.Column(scale=1, min_width=100):
gr.Button(
"📥 Carregar",
size="sm"
).click(
fn=self.load_sample_video,
inputs=[gr.State(video['path'])],
outputs=[input_video]
)
# Configurar callback do botão
submit_btn.click(
fn=lambda *args: self._process_video(*args),
inputs=[
input_video,
threshold,
fps,
resolution,
notification_type,
notification_target
],
outputs=[status, json_output]
)
return demo
def _process_video(
self,
video_path: str,
threshold: float = 0.5,
fps: int = None,
resolution: str = None,
notification_type: str = None,
notification_target: str = None
) -> Tuple[str, Any]:
"""Processa o vídeo usando o caso de uso."""
if not video_path:
return "Erro: Nenhum vídeo fornecido", {}
# Usar valores padrão se não especificados
fps = fps or self.default_fps
resolution = resolution or self.default_resolution
request = ProcessVideoRequest(
video_path=video_path,
threshold=threshold,
fps=fps,
resolution=int(resolution),
notification_type=notification_type,
notification_target=notification_target
)
response = self.use_case.execute(request)
return (
response.status_message,
response.detection_result.__dict__
) |