Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from ultralytics import YOLO
+import numpy as np
+from PIL import Image
+
+# 1. Carregar o seu modelo treinado
+# O Hugging Face baixa automaticamente do seu repositório de modelos
+# Substitua 'PericlesRodrigues01' pelo seu usuário se for diferente
+model = YOLO("PericlesRodrigues01/futebol-yolov8-detector")
+
+def detect_objects(image):
+    # 2. Fazer a predição
+    # conf=0.25: Confiança mínima
+    # iou=0.4: Eliminar caixas duplicadas
+    results = model.predict(image, conf=0.25, iou=0.4)
+    
+    # 3. Gerar a imagem com as caixas desenhadas
+    # O YOLO retorna a imagem em formato BGR (padrão OpenCV), 
+    # mas o Gradio precisa de RGB. Vamos converter.
+    result_array = results[0].plot() # Cria o array com os desenhos
+    result_rgb = result_array[..., ::-1] # Inverte de BGR para RGB
+    
+    return Image.fromarray(result_rgb)
+
+# 4. Criar a Interface do Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=detect_objects,                    # Função que será chamada
+    inputs=gr.Image(type="pil"),          # Entrada: Imagem enviada pelo usuário
+    outputs=gr.Image(type="pil"),         # Saída: Imagem com as detecções
+    title="⚽ Detecção de Jogadores - YOLOv8",
+    description="Faça upload de uma imagem de futebol ou tênis para detectar Jogadores, Bolas e Equipamentos.",
+    examples=[["exemplo1.jpg"], ["exemplo2.jpg"]] # (Opcional) Se você subir imagens de exemplo
+)
+
+# 5. Iniciar o App
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch()