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README.md

@@ -1,13 +1,26 @@
 ---
 title: TileDetect
-emoji: 🏆
-colorFrom: indigo
-colorTo: indigo
+emoji: 🏗️
+colorFrom: blue
+colorTo: yellow
 sdk: gradio
-sdk_version: 5.27.0
+sdk_version: 4.19.2
 app_file: app.py
 pinned: false
-short_description: A app with yolov9 for detecting the tiles which have fallen
 ---
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 磁磚檢測系統
+
+這是一個使用 YOLO 模型進行磁磚檢測的系統。上傳圖片後，系統會自動檢測圖片中的磁磚並標記出來。
+
+## 使用方法
+
+1. 上傳圖片
+2. 點擊「開始檢測」按鈕
+3. 查看檢測結果
+
+## 技術細節
+
+- 使用 Ultralytics YOLO 模型進行檢測
+- 基於 Gradio 的網頁介面
+- 支援各種圖片格式 

app.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+import numpy as np
+from ultralytics import YOLO
+
+# 載入模型
+model = YOLO('last.pt')  # 使用您的模型
+
+def process_image(input_image):
+    # 將輸入圖片轉換為 numpy array
+    if isinstance(input_image, np.ndarray):
+        image = input_image
+    else:
+        image = np.array(input_image)
+    
+    # 使用模型進行預測
+    results = model.predict(image)
+    
+    # 獲取預測結果
+    result = results[0]
+    
+    # 直接獲取繪製好的結果圖片
+    result_image = result.plot()
+    result_pil = Image.fromarray(result_image)
+    
+    return result_pil
+
+# 創建 Gradio 介面
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 磁磚檢測系統")
+    
+    with gr.Row():
+        input_image = gr.Image(label="上傳圖片")
+        output_image = gr.Image(label="檢測結果")
+    
+    submit_btn = gr.Button("開始檢測")
+    
+    # 設置事件處理
+    submit_btn.click(
+        fn=process_image,
+        inputs=input_image,
+        outputs=output_image
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch() 

last.pt

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e3a8a7d54dea71b846953fcba355f04b4208e692a3e1b7b582db98c62477c621
+size 5455059

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+ultralytics
+pillow
+numpy