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Streamlit 部署 YOLOv5 目标检测

YOLO 迷途小书童 5年前 (2021-08-27) 14804次浏览 1个评论

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 html、css、javascript 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 部署 YOLOv5 目标检测

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 title，streamlit 还提供了 header 和 subheader

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 args 或 kwargs，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