app.py

import streamlit as st
import yolov5
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

@st.cache_resource(show_spinner=False)
def load_model():
    model = yolov5.load('keremberke/yolov5n-license-plate')
    model.conf = 0.25
    model.iou = 0.45
    return model

def main():
    st.title("Detección de placas con YOLOv5")
    st.write("Sube una imagen para detectar placas.")

    uploaded_file = st.file_uploader("Selecciona una imagen", type=["jpg", "jpeg", "png"])

    model = load_model()

    if uploaded_file is not None:
        image = Image.open(uploaded_file).convert("RGB")
        img_array = np.array(image)

        # Inferencia
        results = model(img_array, size=640)

        # Mostrar resultados
        results.render()  # dibuja cajas en img_array
        st.image(img_array, caption="Resultado de detección", use_column_width=True)

        # Mostrar texto detectado (categorías y scores)
        detections = results.pred[0]
        if len(detections) == 0:
            st.write("No se detectaron placas.")
        else:
            for *box, conf, cls in detections.cpu().numpy():
                st.write(f"Placa detectada con confianza {conf:.2f}")

if __name__ == "__main__":
    main()