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Streamlit部署YOLOv5目标检测

这是我参与8月更文挑战的第28天,活动详情查看:8月更文挑战

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
复制代码

安装成功后,使用其内置的hello app测试,执行命令

streamlit hello
复制代码

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:github.com/streamlit/d…,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
复制代码

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')
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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")
复制代码

streamlit text_input

文本显示

import streamlit as st

st.write('Hello streamlit.')
复制代码

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    
""")
复制代码

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.')
复制代码

标题

import streamlit as st

st.title('title')
复制代码

streamlit title

除了titlestreamlit还提供了headersubheader

import streamlit as st

st.header('header')
st.subheader('subheader')
复制代码

streamlit header

滑动条

import streamlit as st

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

streamlit slider

选择框

import streamlit as st

flag = st.checkbox('Yes')
复制代码

streamlit checkbox

单选按钮

import streamlit as st

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

st.radio('Pick a language', languages)
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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'))
复制代码

streamlit selectbox

日期选择器

import streamlit as st

date = st.date_input('Pick a date')
复制代码

streamlit date_input

颜色选择器

import streamlit as st

color = st.color_picker('Pick a color')
复制代码

streamlit color_picker

文件选择器

import streamlit as st

file = st.file_uploader('Pick a file')
复制代码

streamlit file_uploader

streamlit的其它功能

显示json

import streamlit as st

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

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')
复制代码

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)

复制代码

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)
复制代码

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
    }
)
复制代码

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)
复制代码

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)
复制代码

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)
复制代码

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)
复制代码

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)
复制代码

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 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 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
复制代码

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

share.streamlit.io/xugaoxiang/…

源码下载

github地址:github.com/xugaoxiang/…

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 xugaoxiang.com/2021/08/20/…

参考资料

文章分类
人工智能