oumarodd's picture
Create app.py
cece668 verified
import gradio as gr
from ultralytics import YOLO
import cv2
import tempfile
# Charger le modèle de segmentation
model = YOLO("yolov8n-seg.pt")
# 🔹 Fonction de détection par segmentation sur image
def detect_segmentation_image(img):
results = model(img)
annotated_img = results[0].plot()
return annotated_img
# 🔹 Fonction de détection par segmentation sur vidéo
def detect_segmentation_video(video_path):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# Créer un fichier vidéo temporaire pour la sortie
temp_output = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp4", delete=False)
output_path = temp_output.name
temp_output.close()
# Définir le codec et le writer
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model(frame)
annotated_frame = results[0].plot()
out.write(annotated_frame)
cap.release()
out.release()
return output_path
# 🔧 Interface Gradio combinée avec onglets
with gr.Blocks(title="YOLOv8n-seg - Détection par Segmentation") as app:
gr.Markdown("## 🧠 YOLOv8n Segmentation - Image & Vidéo")
gr.Markdown("Détection par segmentation automatique avec le modèle **YOLOv8n-seg**.")
with gr.Tab("📷 Segmentation sur Image"):
image_input = gr.Image(type="numpy", label="Importer une image")
image_output = gr.Image(type="numpy", label="Image segmentée")
image_button = gr.Button("Lancer la détection")
image_button.click(fn=detect_segmentation_image, inputs=image_input, outputs=image_output)
with gr.Tab("🎥 Segmentation sur Vidéo"):
video_input = gr.Video(label="Importer une vidéo")
video_output = gr.Video(label="Vidéo segmentée")
video_button = gr.Button("Lancer la détection")
video_button.click(fn=detect_segmentation_video, inputs=video_input, outputs=video_output)
# 🚀 Lancement de l'application Gradio
app.launch()