Spaces:

Nurisslam
/

ML3

Runtime error

ML3 / app.py

Update app.py

1541b3e verified about 1 year ago

1.52 kB

import streamlit as st
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO

# 🚗 YOLO моделін жүктеу
# Алдымен терминалда орнату керек: pip install ultralytics
model = YOLO("models/best.pt")

st.title("🚘 Машинаның зақымын анықтау (YOLO Detection)")

# 📂 Файлды жүктеу
uploaded_file = st.file_uploader("Суретті жүктеңіз", type=["jpg","jpeg","png"])

if uploaded_file:
    image = Image.open(uploaded_file).convert("RGB")
    st.image(image, caption="Жүктелген сурет", use_column_width=True)

    with st.spinner("Анализ жасалуда..."):
        # Модельді қолдану
        results = model.predict(image)

    st.subheader("📋 Нәтиже:")

    # Нәтижелерді шығару
    for r in results:
        boxes = r.boxes
        masks = r.masks

        # Тек label + сенімділік шығару
        for b in boxes:
            cls = int(b.cls[0])           # класстың индексі
            conf = float(b.conf[0])       # сенімділік
            label = model.names[cls]      # класстың аты
            st.write(f"**{label}** (сенімділік: {conf:.2f})")

        # Bounding box/segmentation салынған суретті алу
        plotted_img = r.plot()  # OpenCV форматы (numpy массив)
        st.image(plotted_img, caption="Болжам жасалған сурет", use_column_width=True)

	import streamlit as st
	from PIL import Image
	from ultralytics import YOLO

	# 🚗 YOLO моделін жүктеу
	# Алдымен терминалда орнату керек: pip install ultralytics
	model = YOLO("models/best.pt")

	st.title("🚘 Машинаның зақымын анықтау (YOLO Detection)")

	# 📂 Файлды жүктеу
	uploaded_file = st.file_uploader("Суретті жүктеңіз", type=["jpg","jpeg","png"])

	if uploaded_file:
	image = Image.open(uploaded_file).convert("RGB")
	st.image(image, caption="Жүктелген сурет", use_column_width=True)

	with st.spinner("Анализ жасалуда..."):
	# Модельді қолдану
	results = model.predict(image)

	st.subheader("📋 Нәтиже:")

	# Нәтижелерді шығару
	for r in results:
	boxes = r.boxes
	masks = r.masks

	# Тек label + сенімділік шығару
	for b in boxes:
	cls = int(b.cls[0]) # класстың индексі
	conf = float(b.conf[0]) # сенімділік
	label = model.names[cls] # класстың аты
	st.write(f"{label} (сенімділік: {conf:.2f})")

	# Bounding box/segmentation салынған суретті алу
	plotted_img = r.plot() # OpenCV форматы (numpy массив)
	st.image(plotted_img, caption="Болжам жасалған сурет", use_column_width=True)