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CHANGED
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@@ -3,6 +3,7 @@ import requests
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from transformers import DetrImageProcessor, DetrForObjectDetection
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| 4 |
import torch
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from PIL import Image, ImageDraw
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# Fonction pour générer du texte avec Gemini
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def generate_text_with_gemini(api_key, prompt):
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@@ -77,18 +78,11 @@ uploaded_files = st.file_uploader("Choisissez des images (vous pouvez en ajouter
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| 77 |
# Saisie du seuil de confiance
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confidence_threshold = st.slider("Seuil de confiance pour la détection (0 à 1)", 0.0, 1.0, 0.7, 0.01)
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-
#
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if uploaded_files:
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number_of_people.append(count)
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max_absents = -1
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best_image = None
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best_image_name = ""
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best_absents = 0 # Pour stocker le nombre d'absents de l'image avec le plus d'absents
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-
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| 92 |
for i, uploaded_file in enumerate(uploaded_files):
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| 93 |
# Lire l'image téléchargée
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| 94 |
image = Image.open(uploaded_file)
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@@ -97,32 +91,22 @@ if uploaded_files:
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| 97 |
# Traitement de l'image
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| 98 |
modified_image, detected_persons = process_image(image, confidence_threshold=confidence_threshold)
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-
#
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absents = 0
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-
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# Afficher l'image modifiée
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| 106 |
st.image(modified_image, caption=f'Image avec personnes détectées : {uploaded_file.name}', use_column_width=True)
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# Afficher le nombre d'absents
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st.write(f"**Nombre d'absents pour l'image {i + 1} ({uploaded_file.name}) : {absents}**")
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best_image_name = uploaded_file.name
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best_absents = absents # Stocker le nombre d'absents pour le mail
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# Générer un e-mail avec Gemini basé sur
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prompt = f"Génère
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api_key = "AIzaSyCJVUr-76I4TL42X98d9U0THbRD3MKlB38" # Clé d'API
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| 122 |
email_text = generate_text_with_gemini(api_key, prompt)
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| 123 |
st.write("**E-mail généré :**")
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| 124 |
st.write(email_text)
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# Afficher l'image avec le plus grand nombre d'absents
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| 127 |
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if best_image:
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st.image(best_image, caption=f'Image avec le plus grand nombre d\'absents : {best_image_name}', use_column_width=True)
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| 3 |
from transformers import DetrImageProcessor, DetrForObjectDetection
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| 4 |
import torch
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| 5 |
from PIL import Image, ImageDraw
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| 6 |
+
import math # Importer la bibliothèque math pour arrondir au supérieur
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| 7 |
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| 8 |
# Fonction pour générer du texte avec Gemini
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| 9 |
def generate_text_with_gemini(api_key, prompt):
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| 78 |
# Saisie du seuil de confiance
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| 79 |
confidence_threshold = st.slider("Seuil de confiance pour la détection (0 à 1)", 0.0, 1.0, 0.7, 0.01)
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| 80 |
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| 81 |
+
# Traitement des images et calcul de la moyenne
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| 82 |
if uploaded_files:
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+
total_persons = 0
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+
total_images = len(uploaded_files)
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+
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| 86 |
for i, uploaded_file in enumerate(uploaded_files):
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| 87 |
# Lire l'image téléchargée
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| 88 |
image = Image.open(uploaded_file)
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| 91 |
# Traitement de l'image
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| 92 |
modified_image, detected_persons = process_image(image, confidence_threshold=confidence_threshold)
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| 93 |
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| 94 |
+
# Ajouter au total des personnes détectées
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| 95 |
+
total_persons += detected_persons
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+
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| 97 |
# Afficher l'image modifiée
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| 98 |
st.image(modified_image, caption=f'Image avec personnes détectées : {uploaded_file.name}', use_column_width=True)
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| 99 |
+
st.write(f"**Personnes détectées sur l'image {i + 1} ({uploaded_file.name}) : {detected_persons}**")
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+
# Calcul de la moyenne et arrondi au supérieur
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+
if total_images > 0:
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+
average_persons = math.ceil(total_persons / total_images) # Arrondir au supérieur
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+
st.write(f"**Moyenne des personnes détectées sur toutes les images : {average_persons}**")
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+
# Générer un e-mail avec Gemini basé sur la moyenne arrondie
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+
prompt = f"Génère-moi un mail destiné à l'attaché de promotion d'une école, pour lui signaler que la moyenne des personnes détectées sur les images est de {average_persons} élèves pour la classe 'ESGI 2'."
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api_key = "AIzaSyCJVUr-76I4TL42X98d9U0THbRD3MKlB38" # Clé d'API
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| 109 |
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| 110 |
email_text = generate_text_with_gemini(api_key, prompt)
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| 111 |
st.write("**E-mail généré :**")
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| 112 |
st.write(email_text)
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