Ajout d'une interface pour visualiser facilement les image de la détection sémantique

/lightning_logs/

/.idea/

/testModelInterface/imageEntre

/testModelInterface/imageSort

/testModelInterface/lightning_logs

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import os

import tkinter as tk

from tkinter import filedialog

from tkinter import messagebox

from tkinter import PhotoImage

from PIL import Image, ImageTk

from shutil import copy2

import flash

from flash.core.data.utils import download_data

from flash.image import SemanticSegmentation, SemanticSegmentationData

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import torch

# Fonction pour déposer une image

def deposit_image():

    file_path = filedialog.askopenfilename()

    if file_path:

        # Chargement de l'image sélectionnée

        image = Image.open(file_path)

        max_size = (255, 255)

        image.thumbnail(max_size)

        image2 = ImageTk.PhotoImage(image)

        image_label.config(image=image2)

        image_label.image = image2

        # Demande à l'utilisateur s'il souhaite enregistrer l'image

        answer = messagebox.askyesno("Enregistrer l'image", "Voulez-vous enregistrer l'image?")

        if answer:

            # Création du dossier "imageEntre" s'il n'existe pas déjà

            if not os.path.exists("imageEntre"):

                os.makedirs("imageEntre")

            # Détermination du prochain numéro d'image

            next_number = 1

            while os.path.exists(f"imageEntre/{next_number}.png"):

                next_number += 1

            # Enregistrement de l'image déposée dans le dossier "imageEntre" avec le nom correspondant

            image.save(f"imageEntre/{next_number}.png")

            # Affichage d'un message de confirmation

            messagebox.showinfo("Image déposée", "L'image a été déposée avec succès")

def process_image():

    if not os.path.exists("imageEntre"):

        messagebox.showinfo("Aucun dossier", "Aucun dossier")

    elif len(os.listdir("imageEntre")) == 0:

        messagebox.showinfo("Aucune images", "Aucune images")

    else:

        if not os.path.exists("imageSort"):

            os.makedirs("imageSort")

        #Si il y a des image dans le dossier imageSort

        if len(os.listdir("imageSort")) != 0:

            #On supprime tout les fichier dans le dossier imageSort

            for image in os.listdir("imageSort"):

                os.remove("imageSort/" + image)

        model = SemanticSegmentation(

            # mobilenet est fait pour de l'embarqué, fonctionne en peu de parametre dans le monde des RDN. (quelques millions)

            # Mais pas très performant

            backbone="mobilenetv3_large_100",

            head="fpn",

            num_classes=21,

        )

        model = model.load_from_checkpoint('../semantic_segmentation_model_new.pt')

        trainer = flash.Trainer(max_epochs=3, gpus=0)  # torch.cuda.device_count())

        applyModel(model,trainer)

def applyModel(model,trainer):

    #Segment all image

    allImage = []

    for image in os.listdir("imageEntre"):

        if image.endswith('.jpg') or image.endswith('.png'):

            allImage.append("imageEntre/" + image)

    datamodule = SemanticSegmentationData.from_files(

        predict_files=allImage,

        batch_size=1,

    )

    predictions = trainer.predict(model, datamodule=datamodule)

    for i in range(len(allImage)):

        #in_im_test = predictions[i][0]['input']

        out_im_test = predictions[i][0]['preds']

        #in_im_test = in_im_test.numpy().transpose(1, 2, 0)

        #in_im_test = (in_im_test - np.min(in_im_test)) / (np.max(in_im_test) - np.min(in_im_test))

        out_im_test = torch.argmax(out_im_test, 0)

        plt.imsave("imageSort/" + str(i+1) + ".png",out_im_test)

    #Affichage popup fin

    popup = tk.Toplevel(root)

    popup.grab_set()

    tk.Label(popup, text="Fini!").pack()

# Création de la fenêtre principale

root = tk.Tk()

root.geometry("400x400")

root.title("Depot d'image")

# Texte de bienvenue

welcome_text = tk.Label(root, text="Bienvenue, veuillez déposer l'image")

welcome_text.pack()

# Affiche de l'image

image_label = tk.Label(root, text="Aucune image sélectionnée")

image_label.pack()

# Bouton pour déposer une image

btn_deposit = tk.Button(root, text="Déposer une image", command=deposit_image)

btn_deposit.pack()

# Bouton pour "process l'image"

btn_process = tk.Button(root, text="Process l'image", command=process_image)

btn_process.pack()

# Lancement de la boucle tkinter

root.mainloop()