上一期给读者朋友们写了个Gradio的Quickstart
本期我开发了一个Gradio小项目，已上传至GitHub，项目链接
添加图片注释，不超过 140 字（可选）
这个项目案例的任务类型是目标检测，也可将这个案例作为其它计算机视觉任务的模版，比如图片生成、目标追踪、图像分割、图生图、文生图......
Gradio进阶玩法：
图1，本地视频推理
图2，在线视频推理
图3，模型选择
功能
- 本地及网络视频[RTSP|RTMP|IP|...]推理
- 推理结果实时展示
- 模型推理参数配置
- 模型选择
- 推理结果本地保存
- 相关参数展示
关键点解析
- YOLO11的使用
调用Ultralytics的库，而不是开源代码
model = YOLO("yolo11n")
注意，stream=True,即使用生成器(generator)，而不是一下子返回所有结果
results = model(....,stream=True)
每一帧的推理结果要将CV2的BGR通道顺序转为PIL的RGB，因为Gradio默认处理图片的通道顺序是RGB
result = result[:, :, ::-1]
- 页面如何布局？
概括：最外层为gr.Blocks，在gr.Blocks之内，嵌套容器组件或者放置功能性组件。容器组件通过with上下文管理器的格式书写。
如下图：
- 搞懂处理函数
处理函数可以接收用户在页面交互时产生的数据，并且返回数据来更新组件的值。
如下例子所示，inference接收a,b,c,d四个前端组件传来的值，并将处理结果返回给m,n两个组件。
def inference(a,b,c,d):
...
return m,n
调用处理函数有两种方式，一是作为事件的实参直接传递，注意inputs和outputs组件的顺序和函数参数及返回值的顺序要一致：
button.click(fn=inference,inputs=[a,b,c,d],outputs=[m,n])
二是在定义时被事件装饰器装饰：
@button.click(inputs=[a,b,c,d],outputs=[m,n])
def inference(a,b,c,d):
...
return m,n
- 如何更新组件属性？
处理函数中讲过函数的返回值将用来更新对应组件的值，但当处理函数返回组件时，这个被返回的组件的属性将更新对应组件的属性：
比如在选择视频源时，点击视频文件按钮，就会跳出文件上传面板，而点击URL按钮就会隐藏文件上传面板并显示URL输入框。这是通过组件的visible属性做到的，如下图：
- 如何定制样式？
可以使用Gradio的默认theme对象以及自定义theme对象；支持自定义css、js、HTML，以字符串或文件路径的形式传递给gr.Bolcks。在gr.Blocks中的组件可以使用其中的样式，如：
button = gr.Button(elem_id="xxx")
- 如何接收或输出流数据？
比如目标检测的结果实时地展现在页面上，这意味着页面上的对应组件要不断地接收新的数据，做到这一点，只需要将普通的处理函数变成生成器，如下：
def video_inference(i1,i2,...):
...
yield o1,o2,o3,..
本案例是将每张处理后的帧yield给一个gr.Image组件，组件上的画面不断更新，所以就形成了视频。
官方的例子是将n帧保存为一段短视频，然后将短视频yield给gr.Video组件。本案例没有采用，因为觉得有些鸡肋~
考虑到篇幅，更多细节问题就不再讨论啦~ 欢迎各位小伙伴@作者
