Spaces:
Runtime error
Runtime error
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() |