Create app.py

app.py

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+import torch
+import gradio as gr
+
+model = torch.hub.load('./', 'custom', path='best.pt', source='local')
+# #torch.hub 是一个PyTorch提供的工具，用于从GitHub仓库或者本地文件加载模型
+# load() 函数用于从指定的地址中加载模型，支持两种来源：source='github' 表示从GitHub仓库加载，source='local' 表示从本地文件加载
+# "ultralytics/yolov5" 是模型所在的GitHub仓库名
+# "custom" 是指模型的名称，表示这是一个自定义训练的模型
+# "path/to/weights.pt" 是模型文件的路径，它指向了已经保存的权重文件，权重文件是模型的核心，包含了模型的所有参数和权重信息
+title = "安全帽、火焰识别平台"
+desc = "这是一个基于yolov5的安全帽、火焰识别平台"
+
+base_conf,base_iou = 0.25, 0.45
+
+def det_image(img, conf, iou):
+ model.conf = conf #conf名字可以改
+ model.iou = iou
+ return model(img).render()[0]
+gr.Interface(inputs=[gr.Webcam(), gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=base_conf), gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=base_iou)], # 启动摄像头
+#gr.Interface(inputs=["image", gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=base_conf), gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=base_iou)],# slider是滑块
+ outputs=["image"],
+ fn=det_image,
+ title=title,
+ description=desc,
+ live=True, # 输入端变化时输出端也变化
+ examples=[["./data/images/fire2.jpeg", base_conf, base_iou], ["./data/images/helmet2.jpeg", base_conf, base_iou]]).launch(share=True)
+ #share=Ture生成公网地址