Update app.py

app.py

@@ -11,54 +11,51 @@ def detect_objects(video_path):
     cap = cv2.VideoCapture(video_path)
     if not cap.isOpened():
         raise ValueError("Não foi possível abrir o vídeo.")
-
+    
     # Criar um arquivo temporário para salvar o vídeo processado
     output_path = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp4", delete=False).name
     fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
     out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, 30.0, (int(cap.get(3)), int(cap.get(4))))
-
+    
     while cap.isOpened():
         ret, frame = cap.read()
         if not ret:
             break
-
+        
         # Realizar a detecção de objetos
         results = model(frame)
         annotated_frame = results[0].plot()  # Obter o frame com as detecções
-
+        
         # Escrever o frame processado no vídeo de saída
         out.write(annotated_frame)
-
+    
     # Liberar os recursos
     cap.release()
     out.release()
-
+    
     # Retornar o caminho do vídeo de entrada e do vídeo processado
     return video_path, output_path
 
-# Interface Gradio
-iface = gr.Interface(
-    fn=detect_objects,
-    inputs=gr.Video(label="Vídeo de Entrada"),
-    outputs=[
-        gr.Video(label="Vídeo de Entrada"),
-        gr.Video(label="Vídeo com Detecção de Objetos")
-    ],
-    title="Detecção de Objetos com YOLOv8",
-    description="Carregue um vídeo curto para detectar objetos usando YOLOv8. Os vídeos de entrada e saída serão exibidos lado a lado."
-)
-
-# Layout personalizado para exibir os vídeos lado a lado
-iface = gr.Interface(
-    fn=detect_objects,
-    inputs=gr.Video(label="Vídeo de Entrada"),
-    outputs=gr.Row(
-        gr.Video(label="Vídeo de Entrada"),
-        gr.Video(label="Vídeo com Detecção de Objetos")
-    ),
-    title="Detecção de Objetos com YOLOv8",
-    description="Carregue um vídeo curto para detectar objetos usando YOLOv8. Os vídeos de entrada e saída serão exibidos lado a lado."
-)
+# Usar gr.Blocks para criar uma interface personalizada
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Detecção de Objetos com YOLOv8")
+    gr.Markdown("Carregue um vídeo curto para detectar objetos usando YOLOv8. Os vídeos de entrada e saída serão exibidos lado a lado.")
+    
+    with gr.Row():
+        input_video = gr.Video(label="Vídeo de Entrada")
+        output_video = gr.Video(label="Vídeo com Detecção de Objetos")
+    
+    detect_button = gr.Button("Detectar Objetos")
+    
+    def process_and_display(video_path):
+        original_video, processed_video = detect_objects(video_path)
+        return original_video, processed_video
+    
+    detect_button.click(
+        fn=process_and_display,
+        inputs=input_video,
+        outputs=[input_video, output_video]
+    )
 
 # Iniciar a interface
-iface.launch()
+demo.launch()