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import gradio as gr
import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
# Lade YOLOv8-Modell
model = YOLO("yolov8n.pt") # Nano-Modell, Standard-Laden
def analyze_image(image, prompt):
# Prüfe Prompt
if "what do you see" not in prompt.lower() and "was siehst du" not in prompt.lower():
return "Nicht unterstützter Prompt. Verwende 'Was siehst du auf dem Bild?'"
# Konvertiere PIL-Bild zu numpy-Format
image_np = np.array(image)
image_cv = cv2.cvtColor(image_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# YOLOv8 für Objekterkennung
results = model.predict(source=image_np, conf=0.3, iou=0.5)
objects = []
for r in results:
boxes = r.boxes.xyxy.cpu().numpy()
labels = r.boxes.cls.cpu().numpy()
class_names = model.names # Klassen-Namen aus dem Modell
for box, label in zip(boxes, labels):
class_name = class_names[int(label)]
objects.append(class_name)
# Erstelle Textbeschreibung
if not objects:
return "Keine Objekte erkannt. Es sieht aus wie ein Chart oder ein anderes Bild ohne klar erkennbare Objekte."
object_count = {}
for obj in objects:
object_count[obj] = object_count.get(obj, 0) + 1
response = "Ich sehe folgende Objekte im Bild:\n"
for obj, count in object_count.items():
response += f"- {obj} ({count}x)\n"
return response
# Erstelle Gradio-Schnittstelle
iface = gr.Interface(
fn=analyze_image,
inputs=[
gr.Image(type="pil", label="Bild hochladen"),
gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="z. B. 'Was siehst du auf dem Bild?'")
],
outputs="text",
title="Einfache Bildanalyse mit YOLOv8",
description="Lade ein Bild hoch und frage 'Was siehst du auf dem Bild?' für eine Beschreibung."
)
iface.launch() |