Streamlit show images with classification

main.py

@@ -1,16 +1,34 @@
 import streamlit as st
-
+from process_video import segment_video, classify
+from io import StringIO
+import cv2 as cv
+import tempfile
+import numpy as np
+import tensorflow as tf
 
 if __name__ == "__main__":
+	model = tf.keras.models.load_model('model_pred/VGG16_sign_char_detection_model')
+	st.set_page_config(
+		page_title="Projekt widzenie"
+	)
+	st.title("Projekt rozpoznawanie liter z alfabetu znaków migowych z wideo")
 
-    st.set_page_config(
-        page_title="Projekt widzenie"
-    )
-    st.title("Projekt rozpoznawanie liter z alfabetu znaków migowych z wideo")
-
-    st.write('Załaduj film')
+	st.write('Załaduj film')
     
-    upload_movie = st.file_uploader("Wybierz film", type=["mp4"])
+	upload_movie = st.file_uploader("Wybierz film", type=["mp4"])
     
-    if upload_movie:
-    	st.write("Film się ładuje.....")
+	if upload_movie:
+		st.write("Film się ładuje.....")
+		tfile = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
+		tfile.write(upload_movie.read())
+		video_cap = cv.VideoCapture(tfile.name)
+		result, num = segment_video(video_cap, fps=1.5)
+		st.write(f"Załadowano {num} klatek")
+		for img in result:
+			img2= cv.resize(img,dsize=(224,224))
+			img_np = np.asarray(img2)
+			classification = classify(img_np[:,:,::-1], model)
+			st.image(img[:,:,::-1])
+			st.write(classification)
+			
+