File size: 1,629 Bytes
8761d09
 
 
1eee2ca
8761d09
 
1eee2ca
8761d09
 
1eee2ca
8761d09
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
# Использовано 80 % доступного пространства. … Когда свободное место закончится, вы не сможете создавать, редактировать и загружать файлы. Получите 100 ГБ за 139,00 ₽ 35,00 ₽ на 1 месяц.
import streamlit as st
import io

# from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
from PIL import Image

from transformers import pipeline



st.set_page_config(
    page_title="Emotion App!",
    page_icon="😎",
    layout="wide"
)

st.markdown("### Так можно писать текст!")
st.write("Так тоже можно писать текст")
text = st.text_area("Введите текст:")


file = st.file_uploader("Загрузите своё фото:", 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()