Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 1,458 Bytes
5a50227 6707541 ace349e 5a50227 ace349e 5a50227 ace349e 89ebeec 5a50227 ace349e 5a50227 ace349e 5a50227 ace349e 5a50227 |
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 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 |
import streamlit as st
import io
from PIL import Image
import numpy as np
from PIL import Image
import requests
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from transformers import pipeline
import torch
from torchvision import transforms
st.set_page_config(
page_title="MemoryStudies",
page_icon="😎",
layout="wide"
)
st.markdown("### Распознай текст мемориальной доски!")
st.write("Загрузите изображение мемориальной доски в формате png, jpeg, jpg")
file = st.file_uploader("Загрузите своё фото мемориальной доски:", type=['png','jpeg','jpg'])
if file:
image_data = file.getvalue()
# Показ загруженного изображения на Web-странице средствами Streamlit
# st.image(image_data)
# Возврат изображения в формате PIL
image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
# image = Image.open("test"+username+".jpg").convert('RGB')
st.image(image) # показать картинку
# preprocessor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")
# model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")
detector = pipeline(task="image-classification")
st.markdown(detector(image))
#
# else:
# image = Image.open("testJulifil.jpg")
# img = st.image()
|