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Streamlit部署YOLOv5目标检测

YOLO 迷途小书童 1评论

环境

  • windows 10 64位
  • anaconda with python 3.8
  • streamlit 0.86.0
  • yolov5 v5.0

streamlit是什么

streamlit 是一个开源的 python 库,它能够快速的帮助我们创建定制化的 web 应用,而且还非常便于和他人分享,特别是在机器学习和数据科学领域。整个过程不需要你了解任何前端的知识,包括 htmlcssjavascript 等,对非前端开发人员非常的友好。

streamlit安装

streamlit 要求 python 版本大于等于3.6,可以直接使用 pip 进行安装

pip install streamlit

安装成功后,使用其内置的 hello app 测试,执行命令

streamlit hello

服务启动后,它会自动帮我们打开页面,地址是 http://localhost:8501

streamlit

可以看到,streamlit 默认使用端口8501

除此之外,streamlit 官方还提供了一个稍复杂的应用,它结合了 yolov3 的目标检测算法,仓库地址:https://github.com/streamlit/demo-self-driving,感兴趣的可以去研究研究,代码简短,但功能完整

streamlit

那么,针对我们自己的写的源码文件,该怎么运行呢?其实也非常简单,比如源码文件是 app.py,那么可以执行

streamlit run app.py

这里再说2个常用的命令

  • streamlit docs 查看文档
  • streamlit cache clear 清缓存

streamlit常用组件

按钮

import streamlit as st

button = st.button('按钮')

streamlit button

文本输入框

import streamlit as st

st.text_input('请输入最喜欢的编程语言', key="name")

streamlit text_input

文本显示

import streamlit as st

st.write('Hello streamlit.')

streamlit write

streamlit 完美支持 markdown 语法,可以直接使用 write 方法,来看示例

import streamlit as st

st.write("""
    # 一级标题
    ## 二级标题
    ### 三级标题

    **强调**

    >这是引用

    . python    
    . java    
    . c/c++    
    . rust    
""")

streamlit write markdown

除了 write 方法,streamlit 还提供了 text 方法,同样可以显示文本信息

import streamlit as st

st.text('Hello streamlit.')

标题

import streamlit as st

st.title('title')

streamlit title

除了 titlestreamlit 还提供了 headersubheader

import streamlit as st

st.header('header')
st.subheader('subheader')

streamlit header

滑动条

import streamlit as st

number = st.slider('Pick a number', 0, 100)

streamlit slider

选择框

import streamlit as st

flag = st.checkbox('Yes')

streamlit checkbox

单选按钮

import streamlit as st

languages = ['python', 'c', 'rust', 'c++']

st.radio('Pick a language', languages)

streamlit radio

下拉选择框

import streamlit as st

st.selectbox('用过哪几种编程语言?', ('python', 'c', 'java', 'rust'))

streamlit selectbox

日期选择器

import streamlit as st

date = st.date_input('Pick a date')

streamlit date_input

颜色选择器

import streamlit as st

color = st.color_picker('Pick a color')

streamlit color_picker

文件选择器

import streamlit as st

file = st.file_uploader('Pick a file')

streamlit file_uploader

创建web表单

import streamlit as st

with st.form("my_form", clear_on_submit=False):
    name = st.text_input("请输入用户名")
    passwd = st.text_input("请输入密码", type="password")
    passwd_re = st.text_input("请再次输入密码", type="password")

    submitted = st.form_submit_button("Submit")
    if submitted:
        st.write("欢迎用户 {}".format(name))

streamlit的其它功能

显示json

import streamlit as st

st.json({
    "code": 0,
    "data": {
        "sex": "female",
        "age": 18,
        "score": 100
    }
})

streamlit json

显示代码

from numpy.core.arrayprint import _leading_trailing
import streamlit as st

code = """
    def func():
        print('Hello streamlit.')
"""
st.code(code, language='python')

streamlit code

显示pandas中的dataframe

from numpy.core.arrayprint import _leading_trailing
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 5), columns=(
    'col %d' % i for i in range(5)))
st.dataframe(df)

streamlit pandas dataframe

最后一句中的 st.dataframe(df) 可以用 st.write(df) 来代替,效果一样

显示表格

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 5), columns=(
    'col %d' % i for i in range(5)))
st.table(df)

streamlit table

与上边的 dataframe 不同的是,表格会将所有数据都显示出来,而没有了滚动条

指标性数据显示

这里还需要安装另一个库 streamlit-metrics,执行安装命令 pip install streamlit-metrics 即可

import streamlit as st
from streamlit_metrics import metric_row

st.write("一周数据统计")
metric_row(
    {
        "关注人数": 100,
        "点赞人数": 200,
        "在看人数": 300,
        "分享人数": 400
    }
)

streamlit metric

streamlit的会话状态和回调

会话状态session state

在浏览器中打开新的页面,就创建了一个会话(session)。会话状态是页面 rerun (并非类似 F5 的页面刷新)时数据交互的一种方式。

看个计数的示例

import streamlit as st

st.title('Hello streamlit.')
counter = 0

increment = st.button('Increment')
if increment:
    counter += 1

st.write('Count= ', counter)

streamlit session state

可以看到只有第一次点击按钮时,Count 增加了1,后面的点击,counter 都不会改变,这显然跟我们的预期是不一样的。

我们修改下上面的代码

from typing import Counter
import streamlit as st

st.title('Hello streamlit.')
if 'counter' not in st.session_state:
    st.session_state.counter = 0

increment = st.button('Increment')
if increment:
    st.session_state.counter += 1

st.write('Count= ', st.session_state.counter)

streamlit session state

这样功能就正常了,每点击一次按钮,Count 就加1

回调callbacks

回调(callbacks)是一个 python 函数,它在输入组件更改时被调用,比如按钮被点击、滑动条被拉拽等。

针对上边的示例,使用 callbacks 修改一下

from typing import Counter
import streamlit as st

# callbacks
def increment_counter():
    st.session_state.counter += 1

st.title('Callbacks')
if 'counter' not in st.session_state:
    st.session_state.counter = 0

st.button('Increment', on_click=increment_counter)
st.write('Count= ', st.session_state.counter)

代码执行的效果是一样的。这是无需传参的示例,如果需要数据交互,可以使用 argskwargs,看下面的示例

import streamlit as st

st.title('Callbacks with args')
if 'counter' not in st.session_state:
    st.session_state.counter = 0

increment_value = st.number_input('Enter a value', value=0, step=1)

def increment_counter(increment_value):
    st.session_state.counter += increment_value

increment = st.button('Increment', on_click=increment_counter,
                      args=(increment_value, ))

st.write('Count = ', st.session_state.counter)

streamlit callbacks args

下面看看 kwargs 的用法,它接收的是命名参数

import streamlit as st

st.title('Callbacks with kwargs')
if 'counter' not in st.session_state:
    st.session_state.counter = 0

def increment_counter(increment_value=0):
    st.session_state.counter += increment_value

def decrement_counter(decrement_value=0):
    st.session_state.counter -= decrement_value

st.button('Increment', on_click=increment_counter,
          kwargs=dict(increment_value=5))

st.button('Decrement', on_click=decrement_counter,
          kwargs=dict(decrement_value=1))

st.write('Count = ', st.session_state.counter)

callbacks kwargs

点击 Increment 按钮,Count 就加5,点击 Decrement 按钮,Count 就减1

会话状态的注意事项

关于会话状态,有两点需要注意,分别是

  • 只要页面打开并连接到 streamlit 服务器,会话状态就会一直存在。一旦关闭选项卡,会话状态中存储的所有内容都会丢失

  • 会话状态不会持久化。如果 streamlit 服务器崩溃,那么存储在会话状态中的所有内容都会被删除

streamlit部署

streamlit 最重要的一个优势就是分享了

进入站点 https://streamlit.io/sharing ,请求邀请

streamlit share

填写基本信息后,就是等待回复了

streamlit share

streamlit 处理的很快,我是第二天就收到了确认的邮件

stremlit share email

电子邮件中,详细给出了部署的步骤,基本上照着操作就可以了

  1. 将工程保存到 github 中,默认是 main 分支,工程下需要有 requirements.txt 文件

  2. 访问 https://share.streamlit.io/, 使用 github 的账号登录

  3. 创建应用

streamlit share

  1. 填写项目信息,分支和入口文件不要填错

streamlit share

  1. 开始部署,后台就开始安装各种依赖

streamlit share

  1. 项目运行

streamlit share

我这里报了个错

Traceback (most recent call last):

  File "/home/appuser/venv/lib/python3.7/site-packages/streamlit/script_runner.py", line 350, in _run_script

    exec(code, module.__dict__)

  File "/app/yolov5-streamlit/main.py", line 5, in <module>

    from detect import detect

  File "/app/yolov5-streamlit/detect.py", line 5, in <module>

    import cv2

  File "/home/appuser/venv/lib/python3.7/site-packages/cv2/__init__.py", line 5, in <module>

    from .cv2 import *

ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

这里需要将 requirements.txt 文件中的 opencv-python 更改为 opencv-python-headless

点击右上方的 rerun 后,重新安装依赖,就可以运行成功了

streamlit share

最后,来测试下功能是否正常。选择一张本地图片上传,然后点击检测

streamlit share

没有问题,那至此,整个 App 的部署就完成了,可以分享给你的朋友们了

streamlit share

streamlit share

如果想线上体验下,可以访问

https://share.streamlit.io/xugaoxiang/yolov5-streamlit/main/main.py

更换背景图片

import streamlit as st
import base64

def set_bg(main_bg):

    st.markdown(
        f"""
         <style>
         .stApp {{
             background: url(data:image/png;base64,{base64.b64encode(open(main_bg, "rb").read()).decode()});
             background-size: contain
         }}

         </style>
         """,
        unsafe_allow_html=True
    )

set_bg('bg.png')

更换端口

在启动服务时,使用参数 --server.port

streamlit run main.py --server.port 80

源码下载

github 地址:https://github.com/xugaoxiang/yolov5-streamlit

入口文件是 main.py,里面跟 streamlit 相关的界面代码,其实非常少,这样看,streamlit 真的是非常适合不懂前端的朋友。yolov5 的代码部分,基本上把原始的项目拷贝过来,只修改了2个地方

  1. detect.py 中的 detect 方法,增加了一个参数 opt
  2. 修改视频检测后存储的格式,由原来的 mp4v 改成了 avc1。原因是 streamlit 中的 video 适合播放 h264 编码的 mp4,详细的操作可以参考 https://xugaoxiang.com/2021/08/20/opencv-h264-videowrite/

参考资料

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(1)个小伙伴在吐槽
  1. 很详细的介绍,感谢分享
    匿名2022-01-14 09:32