Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from transformers import DetrImageProcessor, DetrForObjectDetection
+import torch
+from PIL import Image
+import requests
+from io import BytesIO
+
+# Carregar o processador e o modelo
+processor = DetrImageProcessor.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50")
+model = DetrForObjectDetection.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50")
+
+def detect_people(image):
+    # Pré-processar a imagem
+    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
+
+    # Realizar a inferência
+    outputs = model(**inputs)
+
+    # Processar os resultados
+    target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
+    results = processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=target_sizes)[0]
+
+    # Contar o número de pessoas detectadas
+    num_pessoas = sum([1 for score, label in zip(results["scores"], results["labels"]) if score > 0.9 and label == 1])
+    return num_pessoas
+
+# Criar a interface do Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=detect_people, 
+    inputs=gr.inputs.Image(type="pil"), 
+    outputs="text",
+    title="Contador de Pessoas em Imagens",
+    description="Carregue uma imagem para contar o número de pessoas detectadas nela."
+)
+
+# Executar a aplicação
+iface.launch()