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Gradio 新手？从这里开始：入门指南

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gradio.Image(···)

import gradio as gr with gr.Blocks() as demo: gr.Image() demo.launch()

描述

创建图像组件，可用于上传图像（作为输入）或显示图像（作为输出）。

行为

作为输入组件: 根据 `type`，将上传的图像作为 `numpy.array`、`PIL.Image` 或 `str` 文件路径传递。

您的函数应接受以下类型之一

def predict(
	value: np.ndarray | PIL.Image.Image | str | None
)
	...

作为输出组件: 期望 `numpy.array`、`PIL.Image` 或 `str` 或 `pathlib.Path` 图像文件路径以显示图像。

您的函数应返回以下类型之一

def predict(···) -> np.ndarray | PIL.Image.Image | str | Path | None
	...	
	return value

初始化

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value: str | PIL.Image.Image | np.ndarray | Callable | None

default = None

Image 组件将要采用的默认值的 PIL 图像、numpy 数组、路径或 URL。如果提供了函数，则每次应用加载时都会调用该函数以设置此组件的初始值。

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format: str

default = "webp"

文件格式（例如“png”或“gif”）。用于保存图像（如果它尚不具有有效格式）（例如，如果图像作为 numpy 数组或 PIL 图像返回到前端）。该格式应受 PIL 库支持。当此组件用作输入或输出时均适用。此参数对 SVG 文件无效。

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height: int | str | None

default = None

组件的高度，如果传递数字，则以像素为单位指定，如果传递字符串，则以 CSS 单位指定。这对预处理的图像文件或 numpy 数组没有影响，但会影响显示的图像。

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width: int | str | None

default = None

组件的宽度，如果传递数字，则以像素为单位指定，如果传递字符串，则以 CSS 单位指定。这对预处理的图像文件或 numpy 数组没有影响，但会影响显示的图像。

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image_mode: Literal['1', 'L', 'P', 'RGB', 'RGBA', 'CMYK', 'YCbCr', 'LAB', 'HSV', 'I', 'F'] | None

default = "RGB"

图像应加载和预处理的像素格式和颜色深度。“RGB”会将图像加载为彩色图像，或“L”加载为黑白图像。有关其他受支持的图像模式及其含义，请参阅 https://pillow.pythonlang.cn/en/stable/handbook/concepts.html。此参数对 SVG 或 GIF 文件无效。如果设置为 None，则将从图像文件类型推断 image_mode（例如，.png 图像为“RGBA”，大多数其他情况下为“RGB”）。

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sources: list[Literal['upload', 'webcam', 'clipboard']] | Literal['upload', 'webcam', 'clipboard'] | None

default = None

图像的源列表。“upload”创建一个用户可以放置图像文件的框，“webcam”允许用户从其网络摄像头拍摄快照，“clipboard”允许用户从剪贴板粘贴图像。如果为 None，则当 streaming 为 False 时，默认为 ["upload", "webcam", "clipboard"]，否则默认为 ["webcam"]。

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type: Literal['numpy', 'pil', 'filepath']

default = "numpy"

图像在传递到预测函数之前转换的格式。“numpy”将图像转换为形状为 (height, width, 3) 且值从 0 到 255 的 numpy 数组，“pil”将图像转换为 PIL 图像对象，“filepath”传递包含图像的临时文件的 str 路径。为了支持输入中的动画 GIF，`type` 应设置为“filepath”或“pil”。为了支持 SVG，`type` 应设置为“filepath”。

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label: str | None

default = None

此组件的标签。显示在组件上方，如果此组件有示例表，则也用作标题。如果为 None 并且在 `gr.Interface` 中使用，则标签将是分配给此组件的参数名称。

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every: Timer | float | None

default = None

如果 `value` 是函数，则持续调用 `value` 以重新计算它（否则无效）。可以提供一个 Timer，其刻度重置 `value`，或者提供一个浮点数，该浮点数提供重置 Timer 的常规间隔。

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inputs: Component | list[Component] | set[Component] | None

default = None

如果 `value` 是函数，则用作计算 `value` 的输入的组件（否则无效）。每当输入更改时，`value` 都会重新计算。

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show_label: bool | None

default = None

如果为 True，将显示标签。

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show_download_button: bool

default = True

如果为 True，将显示下载图像的按钮。仅当 interactive 为 False 时适用（例如，如果组件用作输出）。

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container: bool

default = True

如果为 True，则将组件放置在容器中 - 在边框周围提供一些额外的填充。

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scale: int | None

default = None

与相邻组件相比的相对大小。例如，如果组件 A 和 B 位于 Row 中，并且 A 的 scale=2，而 B 的 scale=1，则 A 的宽度将是 B 的两倍。应为整数。scale 应用于 Rows，以及 Blocks 中 fill_height=True 的顶级组件。

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min_width: int

default = 160

最小像素宽度，如果屏幕空间不足以满足此值，则将换行。如果某个比例值导致此组件比 min_width 更窄，则将首先考虑 min_width 参数。

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interactive: bool | None

default = None

如果为 True，则允许用户上传和编辑图像；如果为 False，则只能用于显示图像。如果未提供，则根据组件是用作输入还是输出进行推断。

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visible: bool

default = True

如果为 False，组件将被隐藏。

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streaming: bool

default = False

如果在 `live` 界面中使用时为 True，将自动流式传输网络摄像头馈送。仅当源为“webcam”时有效。如果组件是输出组件，将自动将图像转换为 base64。

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elem_id: str | None

default = None

一个可选字符串，在 HTML DOM 中分配为此组件的 id。可用于定位 CSS 样式。

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elem_classes: list[str] | str | None

default = None

一个可选的字符串列表，在 HTML DOM 中分配为此组件的类。可用于定位 CSS 样式。

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render: bool

default = True

如果为 False，组件将不会在 Blocks 上下文中呈现。如果目的是现在分配事件侦听器，但稍后呈现组件，则应使用此选项。

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key: int | str | None

default = None

如果已分配，将用于在重新渲染中假定身份。在重新渲染中具有相同键的组件将保留其值。

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mirror_webcam: bool

default = True

如果为 True，网络摄像头将镜像。默认为 True。

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show_share_button: bool | None

default = None

如果为 True，将在组件的角落显示一个共享图标，允许用户将输出共享到 Hugging Face Spaces Discussions。如果为 False，则不会显示图标。如果设置为 None（默认行为），则当此 Gradio 应用在 Spaces 上启动时，图标会显示，否则不会显示。

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placeholder: str | None

default = None

上传区域的自定义文本。覆盖提供的默认上传消息。接受换行符和 `#` 以指定标题。

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show_fullscreen_button: bool

default = True

如果为 True，将在组件的角落显示一个全屏图标，允许用户以全屏模式查看图像。如果为 False，则不会显示图标。

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webcam_constraints: dict[str, Any] | None

default = None

一个字典，允许开发人员为网络摄像头流指定自定义媒体约束。此参数提供了控制视频流属性的灵活性，例如分辨率和移动设备上的前置或后置摄像头。请参阅 demo/webcam_constraints

快捷方式

类	Interface 字符串快捷方式	初始化
`gradio.Image`	“image”	使用默认值

`GIF` 和 `SVG` 图像格式

gr.Image 组件可以处理或显示 PIL 库支持的任何图像格式，包括动画 GIF。此外，它还支持 SVG 图像格式。

当 gr.Image 组件用作输入组件时，图像将根据 type 参数转换为 str 文件路径、PIL.Image 对象或 numpy.array。但是，动画 GIF 和 SVG 图像的处理方式有所不同

动画 GIF 图像只能转换为 str 文件路径或 PIL.Image 对象。如果将它们转换为 numpy.array（这是默认行为），则只会使用第一帧。因此，如果您的演示需要输入 GIF 图像，请确保相应地设置 type 参数，例如：

import gradio as gr

demo = gr.Interface(
    fn=lambda x:x, 
    inputs=gr.Image(type="filepath"), 
    outputs=gr.Image()
)
    
demo.launch()

对于 SVG 图像，type 参数将被完全忽略，并且图像始终作为图像文件路径返回。这是因为 SVG 图像不能作为 PIL.Image 或 numpy.array 对象处理。

演示

import numpy as np import gradio as gr def sepia(input_img): sepia_filter = np.array([ [0.393, 0.769, 0.189], [0.349, 0.686, 0.168], [0.272, 0.534, 0.131] ]) sepia_img = input_img.dot(sepia_filter.T) sepia_img /= sepia_img.max() return sepia_img demo = gr.Interface(sepia, gr.Image(), "image") if __name__ == "__main__": demo.launch()

import numpy as np
import gradio as gr

def sepia(input_img):
    sepia_filter = np.array([
        [0.393, 0.769, 0.189],
        [0.349, 0.686, 0.168],
        [0.272, 0.534, 0.131]
    ])
    sepia_img = input_img.dot(sepia_filter.T)
    sepia_img /= sepia_img.max()
    return sepia_img

demo = gr.Interface(sepia, gr.Image(), "image")
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

import gradio as gr import numpy as np import time def fake_diffusion(steps): rng = np.random.default_rng() for i in range(steps): time.sleep(1) image = rng.random(size=(600, 600, 3)) yield image image = np.ones((1000,1000,3), np.uint8) image[:] = [255, 124, 0] yield image demo = gr.Interface(fake_diffusion, inputs=gr.Slider(1, 10, 3, step=1), outputs="image") if __name__ == "__main__": demo.launch()

import gradio as gr
import numpy as np
import time

def fake_diffusion(steps):
    rng = np.random.default_rng()
    for i in range(steps):
        time.sleep(1)
        image = rng.random(size=(600, 600, 3))
        yield image
    image = np.ones((1000,1000,3), np.uint8)
    image[:] = [255, 124, 0]
    yield image

demo = gr.Interface(fake_diffusion,
                    inputs=gr.Slider(1, 10, 3, step=1),
                    outputs="image")

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

事件侦听器

描述

事件侦听器允许您响应用户与您在 Gradio Blocks 应用中定义的 UI 组件的交互。当用户与元素交互时，例如更改滑块值或上传图像，将调用一个函数。

支持的事件侦听器

Image 组件支持以下事件侦听器。每个事件侦听器都采用相同的参数，这些参数在下面的事件参数表中列出。

侦听器	描述
`Image.clear(fn, ···)`	当用户使用组件的清除按钮清除图像时，将触发此侦听器。
`Image.change(fn, ···)`	当 Image 的值由于用户输入（例如，用户在文本框中键入内容）或函数更新（例如，图像从事件触发器的输出接收值）而更改时触发。有关仅由用户输入触发的侦听器，请参阅 `.input()`。
`Image.stream(fn, ···)`	当用户流式传输图像时，将触发此侦听器。
`Image.select(fn, ···)`	当用户选择或取消选择图像时的事件侦听器。使用事件数据 gradio.SelectData 携带 `value`（指图像的标签）和 `selected`（指图像的状态）。有关如何使用此事件数据的详细信息，请参阅 EventData 文档
`Image.upload(fn, ···)`	当用户将文件上传到图像中时，将触发此侦听器。
`Image.input(fn, ···)`	当用户更改图像的值时，将触发此侦听器。

事件参数

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fn: Callable | None | Literal['decorator']

default = "decorator"

触发此事件时要调用的函数。通常是机器学习模型的预测函数。函数的每个参数对应一个输入组件，函数应返回单个值或值元组，元组中的每个元素对应一个输出组件。

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inputs: Component | BlockContext | list[Component | BlockContext] | Set[Component | BlockContext] | None

default = None

用作输入的 gradio.components 列表。如果该函数不接受任何输入，则应为空列表。

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outputs: Component | BlockContext | list[Component | BlockContext] | Set[Component | BlockContext] | None

default = None

用作输出的 gradio.components 列表。如果该函数不返回任何输出，则应为空列表。

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api_name: str | None | Literal[False]

default = None

定义端点在 API 文档中的显示方式。可以是字符串、None 或 False。如果设置为字符串，则端点将在 API 文档中公开，并带有给定的名称。如果为 None（默认值），则函数名称将用作 API 端点。如果为 False，则端点不会在 API 文档中公开，并且下游应用（包括 `gr.load` 此应用的应用）将无法使用此事件。

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scroll_to_output: bool

default = False

如果为 True，将在完成后滚动到输出组件

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show_progress: Literal['full', 'minimal', 'hidden']

default = "full"

在事件运行时如何显示进度动画：“full”显示一个覆盖输出组件区域的微调器以及右上角的运行时显示，“minimal”仅显示运行时显示，“hidden”不显示任何进度动画

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show_progress_on: Component | list[Component] | None

default = None

要在其上显示进度动画的组件或组件列表。如果为 None，则将在所有输出组件上显示进度动画。

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queue: bool

default = True

如果为 True，则会将请求放在队列中（如果已启用队列）。如果为 False，即使已启用队列，也不会将此事件放在队列中。如果为 None，将使用 gradio 应用的队列设置。

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batch: bool

default = False

如果为 True，则函数应处理一批输入，这意味着它应接受每个参数的输入值列表。列表的长度应相等（并且最大长度为 `max_batch_size`）。然后*必须*函数返回列表元组（即使只有一个输出组件），元组中的每个列表对应一个输出组件。

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max_batch_size: int

default = 4

如果从队列调用此事件，则要批量处理的最大输入数（仅在 batch=True 时相关）

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preprocess: bool

default = True

如果为 False，则在运行 'fn' 之前不会运行组件数据的预处理（例如，如果使用 `Image` 组件调用此方法，则将其保留为 base64 字符串）。

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postprocess: bool

default = True

如果为 False，则在将 'fn' 输出返回到浏览器之前，不会运行组件数据的后处理。

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cancels: dict[str, Any] | list[dict[str, Any]] | None

default = None

当触发此侦听器时要取消的其他事件的列表。例如，设置 cancels=[click_event] 将取消 click_event，其中 click_event 是另一个组件的 .click 方法的返回值。尚未运行的函数（或正在迭代的生成器）将被取消，但当前正在运行的函数将被允许完成。

🔗

trigger_mode: Literal['once', 'multiple', 'always_last'] | None

default = None

如果为“once”（除 `.change()` 之外的所有事件的默认值），则在事件挂起期间不允许任何提交。如果设置为“multiple”，则在挂起期间允许无限次提交，而“always_last”（`.change()` 和 `.key_up()` 事件的默认值）将在挂起事件完成后允许第二次提交。

🔗

js: str | Literal[True] | None

default = None

在运行“fn”之前要运行的可选前端 js 方法。“js”方法的输入参数是“inputs”和“outputs”的值，返回值应为输出组件的值列表。

🔗

concurrency_limit: int | None | Literal['default']

default = "default"

如果设置，这是可以同时运行的此事件的最大数量。可以设置为 None 以表示没有 concurrency_limit（可以同时运行此事件的任意数量）。设置为“default”以使用默认并发限制（由 `Blocks.queue()` 中的 `default_concurrency_limit` 参数定义，该参数本身默认为 1）。

🔗

concurrency_id: str | None

default = None

如果设置，这是并发组的 id。具有相同 concurrency_id 的事件将受到最低设置 concurrency_limit 的限制。

🔗

show_api: bool

default = True

是否在 Gradio 应用的“查看 API”页面中或在 Gradio 客户端的 “.view_api()” 方法中显示此事件。与将 api_name 设置为 False 不同，将 show_api 设置为 False 仍将允许下游应用以及客户端使用此事件。如果 fn 为 None，则 show_api 将自动设置为 False。

🔗

time_limit: int | None

default = None

🔗

stream_every: float

default = 0.5

🔗

like_user_message: bool

default = False

指南

Pytorch 中的图像分类

Tensorflow 中的图像分类

使用 Vision Transformer 进行图像分类

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描述

创建图像组件，可用于上传图像（作为输入）或显示图像（作为输出）。

行为

作为输入组件: 根据 type，将上传的图像作为 numpy.array、PIL.Image 或 str 文件路径传递。

您的函数应接受以下类型之一

作为输出组件: 期望 numpy.array、PIL.Image 或 str 或 pathlib.Path 图像文件路径以显示图像。

您的函数应返回以下类型之一

初始化

快捷方式

GIF 和 SVG 图像格式

演示

事件侦听器

描述

支持的事件侦听器

事件参数

指南

作为输入组件: 根据 `type`，将上传的图像作为 `numpy.array`、`PIL.Image` 或 `str` 文件路径传递。

作为输出组件: 期望 `numpy.array`、`PIL.Image` 或 `str` 或 `pathlib.Path` 图像文件路径以显示图像。

`GIF` 和 `SVG` 图像格式