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import gradio as gr
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2 |
+
import torch
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3 |
+
from ultralytics import YOLO
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4 |
+
from PIL import Image
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5 |
+
import numpy as np
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6 |
+
import os
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7 |
+
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8 |
+
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9 |
+
# Charger le modèle localement pour éviter les problèmes SSL
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10 |
+
def detect_objects(image):
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11 |
+
model_path = "best.pt" # Assurez-vous que le modèle est bien téléchargé
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12 |
+
model = YOLO(model_path) # Charger le modèle entraîné
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13 |
+
results = model(image) # Exécuter la détection
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14 |
+
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15 |
+
result_image = results[0].plot() # Générer l'image annotée
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16 |
+
return Image.fromarray(result_image)
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+
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18 |
+
# Interface Gradio
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19 |
+
demo = gr.Interface(
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20 |
+
fn=detect_objects,
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21 |
+
inputs=gr.Image(type="pil"),
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22 |
+
outputs=gr.Image(type="pil"),
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23 |
+
title="Détection d'objets avec YOLOv8",
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24 |
+
description="Uploader une image pour détecter les objets."
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25 |
+
)
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26 |
+
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27 |
+
if __name__ == "__main__":
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28 |
+
demo.launch()
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