utils_web.py

import os

import cv2
import pandas as pd
import streamlit as st
from PIL import Image
from QtFusion.path import abs_path


def save_uploaded_file(uploaded_file):
    """
    保存上传的文件到服务器上。

    Args:
        uploaded_file (UploadedFile): 通过Streamlit上传的文件。

    Returns:
        str: 保存文件的完整路径，如果没有文件上传则返回 None。

    当用户上传文件时，将该文件保存到服务器的指定目录中。
    """
    # 检查是否有文件上传
    if uploaded_file is not None:
        base_path = "tempDir"  # 定义文件保存的基本路径

        # 如果路径不存在，创建这个路径
        if not os.path.exists(base_path):
            os.makedirs(base_path)

        # 获取文件的完整路径
        file_path = os.path.join(base_path, uploaded_file.name)

        # 以二进制写模式打开文件
        with open(file_path, "wb") as f:
            f.write(uploaded_file.getbuffer())  # 写入文件

        return file_path  # 返回文件路径

    return None  # 如果没有文件上传，返回 None


def concat_results(result, location, confidence, time):
    """
    显示检测结果。

    Args:
        result (str): 检测结果。
        location (str): 检测位置。
        confidence (str): 置信度。
        time (str): 检测用时。
    """
    # 创建一个包含这些信息的 DataFrame
    result_data = {
        "识别结果": [result],
        "位置": [location],
        "置信度": [confidence],
        "用时": [time]
    }

    results_df = pd.DataFrame(result_data)
    return results_df


def load_default_image():
    """
    加载默认图片。

    Returns:
        Image: 返回默认图片对象。
    """
    ini_image = abs_path("icon/ini-image.png")
    return Image.open(ini_image)


def get_camera_names():
    """
    获取可用摄像头名称列表。

    Returns:
        list: 返回包含“未启用摄像头”和可用摄像头索引号的列表。
    """
    camera_names = ["未启用摄像头", "0"]
    max_test_cameras = 3  # 定义要测试的最大摄像头数量，可以根据需要调整

    for i in range(max_test_cameras):
        cap = cv2.VideoCapture(i, cv2.CAP_DSHOW)
        if cap.isOpened() and str(i) not in camera_names:
            camera_names.append(str(i))
            cap.release()
    if len(camera_names) == 1:
        st.write("未找到可用的摄像头")
    return camera_names