Spaces:

Nurisslam
/

ML2

Sleeping

ML2 / app.py

Update app.py

4233955 verified about 1 year ago

1.6 kB

import gradio as gr
from ultralytics import YOLO

# ---- Модельді жүктеу ----
# Мұнда сен өзіңнің fine-tune жасаған моделі "car_damage.pt" файлын қолданасың
# Мысалы, label тізімі: ["Бампер бұзылған", "Крыло майысқан", "Фара сынған", "Шина зақымдалған"]
model = YOLO("yolov8n.pt")

# ---- Predict функциясы ----
def detect_damage(image):
    results = model(image)

    # Annotated image (рамка салынған сурет)
    annotated = results[0].plot()  # numpy image

    # Text results
    text_outputs = []
    for box in results[0].boxes:
        cls_id = int(box.cls[0].item())
        label = model.names[cls_id]
        conf = float(box.conf[0].item())
        text_outputs.append(f"{label} (сенімділік: {conf:.2f})")

    if not text_outputs:
        text_outputs.append("✅ Ақау табылған жоқ")

    return annotated, "\n".join(text_outputs)

# ---- Gradio интерфейс ----
demo = gr.Interface(
    fn=detect_damage,
    inputs=gr.Image(type="pil", label="Машина суретін жүктеңіз"),
    outputs=[
        gr.Image(type="numpy", label="Ақауы белгіленген сурет"),
        gr.Textbox(label="Диагноз")
    ],
    title="🚗 Машина зақымын анықтау",
    description="ИИ машинаның қай бөлігі бұзылғанын рамкамен және мәтін түрінде көрсетеді."
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

	import gradio as gr
	from ultralytics import YOLO

	# ---- Модельді жүктеу ----
	# Мұнда сен өзіңнің fine-tune жасаған моделі "car_damage.pt" файлын қолданасың
	# Мысалы, label тізімі: ["Бампер бұзылған", "Крыло майысқан", "Фара сынған", "Шина зақымдалған"]
	model = YOLO("yolov8n.pt")

	# ---- Predict функциясы ----
	def detect_damage(image):
	results = model(image)

	# Annotated image (рамка салынған сурет)
	annotated = results[0].plot() # numpy image

	# Text results
	text_outputs = []
	for box in results[0].boxes:
	cls_id = int(box.cls[0].item())
	label = model.names[cls_id]
	conf = float(box.conf[0].item())
	text_outputs.append(f"{label} (сенімділік: {conf:.2f})")

	if not text_outputs:
	text_outputs.append("✅ Ақау табылған жоқ")

	return annotated, "\n".join(text_outputs)

	# ---- Gradio интерфейс ----
	demo = gr.Interface(
	fn=detect_damage,
	inputs=gr.Image(type="pil", label="Машина суретін жүктеңіз"),
	outputs=[
	gr.Image(type="numpy", label="Ақауы белгіленген сурет"),
	gr.Textbox(label="Диагноз")
	],
	title="🚗 Машина зақымын анықтау",
	description="ИИ машинаның қай бөлігі бұзылғанын рамкамен және мәтін түрінде көрсетеді."
	)

	if __name__ == "__main__":
	demo.launch()