File size: 1,517 Bytes
853f584 ffd60f3 853f584 ffd60f3 1541b3e 853f584 ffd60f3 853f584 4453abe 6367af7 4453abe ffd60f3 bd9a5b3 853f584 4453abe bd9a5b3 ffd60f3 4453abe bd9a5b3 4453abe ffd60f3 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 |
import streamlit as st
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO
# 🚗 YOLO моделін жүктеу
# Алдымен терминалда орнату керек: pip install ultralytics
model = YOLO("models/best.pt")
st.title("🚘 Машинаның зақымын анықтау (YOLO Detection)")
# 📂 Файлды жүктеу
uploaded_file = st.file_uploader("Суретті жүктеңіз", type=["jpg","jpeg","png"])
if uploaded_file:
image = Image.open(uploaded_file).convert("RGB")
st.image(image, caption="Жүктелген сурет", use_column_width=True)
with st.spinner("Анализ жасалуда..."):
# Модельді қолдану
results = model.predict(image)
st.subheader("📋 Нәтиже:")
# Нәтижелерді шығару
for r in results:
boxes = r.boxes
masks = r.masks
# Тек label + сенімділік шығару
for b in boxes:
cls = int(b.cls[0]) # класстың индексі
conf = float(b.conf[0]) # сенімділік
label = model.names[cls] # класстың аты
st.write(f"**{label}** (сенімділік: {conf:.2f})")
# Bounding box/segmentation салынған суретті алу
plotted_img = r.plot() # OpenCV форматы (numpy массив)
st.image(plotted_img, caption="Болжам жасалған сурет", use_column_width=True)
|