使用gradio库实现Web应用，允许用户上传图像，并使用YOLOv8模型对图像进行目标检测。

像风一样自由20202024-06-06 11:07

一、Gradio

Gradio 详细介绍

Gradio 是一个用于构建和分享机器学习模型和数据科学应用的开源Python库。它简化了创建交互式Web界面的过程，让开发者可以快速搭建原型并与他人分享。

主要特性

  1. 易用性：

    • 无需前端开发经验：只需几行Python代码就可以创建功能完备的Web界面。
    • 即时部署：可以快速本地运行和在线共享。

  2. 广泛的支持：

    • 支持多种输入和输出类型：包括图像、文本、音频、视频、滑动条等。
    • 与主流机器学习框架兼容：如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。

  3. 自动化：

    • 自动生成接口：根据定义的函数自动生成Web界面。
    • 实时更新：可以实时查看和测试模型的效果。

  4. 协作和分享：

    • 共享链接：生成的应用可以通过链接分享，方便他人访问和测试。
    • 集成到现有的工作流程中：可以与Jupyter Notebook、Google Colab等集成使用。
Gradio的基本使用方法

  1. 安装Gradio：

    bash 复制代码 
    pip install gradio

  2. 创建一个简单的Gradio应用：

    python 复制代码 
    import gradio as gr

def greet(name):
    return f"Hello {name}!"

iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
iface.launch()
    • gr.Interface：定义了一个简单的接口。
    • fn=greet：指定了处理函数。
    • inputs="text"：定义输入组件为文本输入框。
    • outputs="text"：定义输出组件为文本输出框。
    • iface.launch()：启动Gradio应用。

  3. 支持多种输入和输出类型 ：

    Gradio支持多种输入和输出组件，如图像、视频、音频、滑动条、复选框等。

    python 复制代码 
    def classify_image(image):
    # 假设有一个预训练的分类模型
    return "分类结果"

iface = gr.Interface(fn=classify_image, inputs=gr.inputs.Image(), outputs="text")
iface.launch()

  4. 多个输入和输出 ：

    支持多输入和多输出的情况，可以构建复杂的界面。

    python 复制代码 
    def process_data(name, age, image):
    # 假设处理这些输入并返回结果
    return f"Name: {name}, Age: {age}", image

iface = gr.Interface(
    fn=process_data,
    inputs=[gr.inputs.Textbox(label="Name"), gr.inputs.Slider(0, 100, label="Age"), gr.inputs.Image(type="numpy", label="Image")],
    outputs=["text", "image"]
)
iface.launch()
Gradio组件

Gradio提供了多种组件来满足不同的输入输出需求。以下是一些常用的组件：

  • 文本输入 ：gr.inputs.Textbox
  • 滑动条 ：gr.inputs.Slider
  • 复选框 ：gr.inputs.Checkbox
  • 图像 ：gr.inputs.Image
  • 音频 ：gr.inputs.Audio
  • 视频 ：gr.inputs.Video

每个组件都可以通过不同的参数进行定制，以满足特定的需求。

高级特性

  1. 自定义CSS和JS ：

    Gradio允许用户自定义应用的外观和行为，通过添加自定义的CSS和JavaScript文件。

  2. 集成到现有工作流 ：

    Gradio应用可以嵌入到Jupyter Notebook、Google Colab等环境中，方便与数据科学工作流的无缝集成。

  3. 共享和部署 ：

    Gradio提供了一键共享功能，可以生成一个临时链接，方便快速分享应用。还可以将应用部署到云端，提供更长时间的访问。

  4. 错误处理和调试 ：

    提供了详细的错误信息和调试工具，帮助开发者快速定位和解决问题。

二、实例

本文主要使用Gradio库创建了一个Web应用，允许用户上传图像，并使用YOLOv8模型对图像进行目标检测。处理后的图像会显示检测框和标签，并展示检测结果的详细信息。通过简单的Web界面，用户可以轻松地进行图像检测而无需编写复杂的前端代码。

代码实现的具体功能

  • 图像上传：用户可以通过Web界面上传图像文件。
  • 目标检测：上传的图像被传递给YOLO模型进行目标检测。
  • 结果展示：处理后的图像会在Web界面显示，并且显示检测到的目标物体的类别、置信度和位置。
  • 交互体验：用户可以实时查看检测结果，并可以继续上传新的图像进行检测。

通过上述代码，用户能够方便地使用YOLOv8模型进行图像目标检测，并通过直观的Web界面查看结果。

下面是代码的流程以及各部分的作用功能：

代码流程和功能

  1. 引入必要的库：

    python 复制代码 
    import gradio as gr
import cv2
import numpy as np
import os
from ultralytics import YOLO
    • gradio：用于创建Web界面的库。
    • cv2：用于图像处理的OpenCV库。
    • numpy：用于处理数组和矩阵的库。
    • os：用于文件和目录操作。
    • ultralytics.YOLO：用于加载和使用YOLOv8模型。

  2. 设置上传和结果文件夹：

    python 复制代码 
    UPLOAD_FOLDER = 'uploads'
RESULT_FOLDER = 'results'
os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)
os.makedirs(RESULT_FOLDER, exist_ok=True)
    • UPLOAD_FOLDER和RESULT_FOLDER：定义上传文件和处理结果的保存目录。
    • os.makedirs：创建目录（如果目录不存在）。

  3. 加载YOLO模型：

    python 复制代码 
    model = YOLO('yolov8n.pt')
    • model：加载YOLOv8模型，用于后续的图像检测。

  4. 定义图像处理函数：

    python 复制代码 
    def process_image(image):
    # 保存上传的图像
    filename = 'uploaded_image.jpg'
    file_path = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, filename)
    cv2.imwrite(file_path, image)

    # 处理图像
    results = model(image)
    detection_results = []
    for result in results:
        boxes = result.boxes
        for box in boxes:
            x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
            conf = box.conf[0]
            cls = box.cls[0]
            cv2.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(image, f'{cls}:{conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9,
                        (36, 255, 12), 2)
            detection_results.append(f'Class: {cls}, Confidence: {conf:.2f}, Box: ({x1}, {y1}), ({x2}, {y2})')

    # 保存处理后的图像
    result_filename = 'result_image.jpg'
    result_path = os.path.join(RESULT_FOLDER, result_filename)
    cv2.imwrite(result_path, image)

    return image, '\n'.join(detection_results)
    • process_image函数：处理上传的图像，使用YOLO模型进行检测，绘制检测框和标签，并返回处理后的图像和检测结果文本。
      • 保存上传的图像到指定目录。
      • 使用YOLO模型对图像进行检测。
      • 绘制检测框和标签，并保存处理后的图像。
      • 返回处理后的图像和检测结果文本。

  5. 创建Gradio界面：

    python 复制代码 
    iface = gr.Interface(
    fn=process_image,
    inputs=gr.Image(type="numpy", label="上传图像"),
    outputs=[gr.Image(type="numpy", label="处理后的图像"), gr.Textbox(label="检测结果")],
    title="YOLOv8 图像检测",
    description="上传图像并使用YOLOv8模型进行检测"
)
    • gr.Interface：定义Gradio界面的主要组件。
    • fn=process_image：指定处理函数为process_image。
    • inputs=gr.Image(type="numpy", label="上传图像")：定义图像上传输入组件。
    • outputs=[gr.Image(type="numpy", label="处理后的图像"), gr.Textbox(label="检测结果")]：定义处理后的图像输出和检测结果文本输出组件。
    • title和description：设置界面的标题和描述。

完整代码如下：

python 复制代码 
import gradio as gr
import cv2
import numpy as np
import os
from ultralytics import YOLO

# 设置上传和结果文件夹
UPLOAD_FOLDER = 'uploads'
RESULT_FOLDER = 'results'
os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)
os.makedirs(RESULT_FOLDER, exist_ok=True)

# 加载模型
model = YOLO('yolov8n.pt')

def process_image(image):
    # 保存上传的图像
    filename = 'uploaded_image.jpg'
    file_path = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, filename)
    cv2.imwrite(file_path, image)

    # 处理图像
    results = model(image)
    detection_results = []
    for result in results:
        boxes = result.boxes
        for box in boxes:
            x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
            conf = box.conf[0]
            cls = box.cls[0]
            cv2.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(image, f'{cls}:{conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9,
                        (36, 255, 12), 2)
            detection_results.append(f'Class: {cls}, Confidence: {conf:.2f}, Box: ({x1}, {y1}), ({x2}, {y2})')

    # 保存处理后的图像
    result_filename = 'result_image.jpg'
    result_path = os.path.join(RESULT_FOLDER, result_filename)
    cv2.imwrite(result_path, image)

    return image, '\n'.join(detection_results)

# 创建Gradio界面
iface = gr.Interface(
    fn=process_image,
    inputs=gr.Image(type="numpy", label="上传图像"),
    outputs=[gr.Image(type="numpy", label="处理后的图像"), gr.Textbox(label="检测结果")],
    title="YOLOv8 图像检测",
    description="上传图像并使用YOLOv8模型进行检测"
)

# 启动Gradio应用
iface.launch()

运行，复制下面链接：

界面如下：

选择图片检测结果如下：

三、 番外篇-YOLOV10尝鲜

最近由清华大学的研究团队研发的最新的YOLOV10模型。这一新一代的YOLO模型专注于实时端到端的目标检测。YOLOv10在多个方面进行了改进，包括优化模型架构、消除非极大值抑制（NMS）后处理步骤，并引入了高效的模型设计策略，从而在提高检测精度的同时显著降低了计算开销和推理延迟。

具体来说，YOLOv10的研发团队包括Ao Wang, Hui Chen, Lihao Liu, Kai Chen, Zijia Lin, Jungong Han和Guiguang Ding。这些研究人员通过广泛的实验，证明了YOLOv10在不同模型规模上实现了最先进的性能和效率。例如，与YOLOv9-C相比，YOLOv10-B在相同性能下延迟减少了46%，参数减少了25%。

通过这些改进，YOLOv10在实时性和精度方面都达到了新的高度，适用于各种实时目标检测应用，如自动驾驶、视频监控和智能安防等。

好奇心驱使尝试一下v10模型的效果。下载了yolov10s.pt版本，进行实时视频监控测试。

各版本下载和介绍如下：

模型下载：

python 复制代码 
YOLOv10-N:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10n.pt
YOLOv10-S:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10s.pt
YOLOv10-M:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10m.pt
YOLOv10-B:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10b.pt
YOLOv10-L:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10l.pt
YOLOv10-X:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10x.pt

模型介绍：

YOLOv10实战：30行左右代码构建基于YOLOv10的实时视频监控

代码如下：运行后电脑摄像头自动开启，实时检测摄像头内的目标。

python 复制代码 
import cv2
from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10("yolov10s.pt")
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break  # 如果没有读取到帧，退出循环
    results = model.predict(frame)
    # 遍历每个预测结果
    for result in results:
        # 结果中的每个元素对应一张图片的预测
        boxes = result.boxes  # 获取边界框信息
        for box in boxes:
            x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
            cls = int(box.cls[0])
            conf = float(box.conf[0])
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
            cv2.putText(frame, f'{model.names[cls]} {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,
                        (255, 0, 0), 2)
    # 显示带有检测结果的帧
    cv2.imshow('YOLOv10实时检测', frame)
    # 按'q'键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

检测结果：

检测效果确实很赞！

参考:基于YOLOv10实现你的第一个视觉AI大模型

四、 YOLO版本简史

YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型的发展历程中，不同版本是由不同的研究团队研发的。以下是各个版本的研发团队简介：

YOLOv1

研发团队：Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi

  • 机构：华盛顿大学和Facebook AI Research (FAIR)
  • 发布时间：2016年
  • 简介：YOLOv1是YOLO系列的第一个版本，提出了一种统一的目标检测方法，能够在单次前向传递中预测物体边界和类别。

YOLOv2 (YOLO9000)

研发团队：Joseph Redmon, Ali Farhadi

  • 机构：华盛顿大学
  • 发布时间：2017年
  • 简介：YOLOv2在YOLOv1的基础上进行了改进，引入了多尺度训练和Batch Normalization等技术，并扩展了模型的检测能力（YOLO9000）来识别9000种类别。

YOLOv3

研发团队：Joseph Redmon, Ali Farhadi

  • 机构：华盛顿大学
  • 发布时间：2018年
  • 简介：YOLOv3进一步改进了网络结构，引入了残差网络和多尺度特征金字塔，使其在精度和速度上有显著提升。

YOLOv4

研发团队：Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao

  • 机构：Alexey Bochkovskiy的独立研究与台湾国立中山大学
  • 发布时间：2020年
  • 简介：YOLOv4在YOLOv3的基础上，结合了许多新技术如CSPNet、Mish激活函数和SAM，进一步提高了性能。

YOLOv5

研发团队：Glenn Jocher

  • 机构：Ultralytics LLC
  • 发布时间：2020年
  • 简介：YOLOv5由Ultralytics团队开发，注重易用性和快速部署，提供了多种预训练模型和丰富的工具，便于在各种应用中使用。

YOLOv6

研发团队：Meituan-Dianping

  • 机构：美团
  • 发布时间：2022年
  • 简介：YOLOv6专注于工业应用中的高效目标检测，优化了模型的推理速度和精度，适合在生产环境中部署。

YOLOv7

研发团队：Wong Kin-Yiu, Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao

  • 机构：台湾国立中山大学
  • 发布时间：2022年
  • 简介：YOLOv7进一步优化了网络架构和训练策略，使得模型在速度和精度上都达到了新的高度。

YOLOv8

研发团队：Ultralytics LLC

  • 机构：Ultralytics LLC
  • 发布时间：2023年
  • 简介：YOLOv8延续了YOLOv5的开发理念，通过改进的架构和训练方法，进一步提升了目标检测的性能和效率。

YOLOv9

研发团队：Ultralytics LLC

  • 机构：Ultralytics LLC
  • 发布时间：2024年
  • 简介：YOLOv9在YOLOv8的基础上，针对大规模数据集和复杂场景进行了优化，提供了更高的检测精度和速度。

YOLOv10

研发团队：Ao Wang, Hui Chen, Lihao Liu, Kai Chen, Zijia Lin, Jungong Han, Guiguang Ding

  • 机构：清华大学
  • 发布时间：2024年
  • 简介：YOLOv10通过优化模型架构和消除非极大值抑制（NMS），显著提升了实时目标检测的性能和效率。

这些不同版本的YOLO模型在各自的时代都对目标检测技术做出了重要贡献，推动了这一领域的发展。各个版本在精度、速度和易用性上都有不同的侧重点，以满足不同应用场景的需求。

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