Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from ultralytics import YOLO
+import cv2
+import tempfile
+
+# Carregar o modelo YOLOv8
+model = YOLO("yolov8n.pt")  # Você pode usar 'yolov8s.pt', 'yolov8m.pt', etc., dependendo do seu requisito
+
+def detect_objects(video_path):
+    # Abrir o vídeo de entrada
+    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."
+)
+
+# Iniciar a interface
+iface.launch()