Fri Apr 19 16:08:00 CST 2024 inscode

main.py

 import streamlit as st
-from streamlit_option_menu import option_menu
+import inscode
+import pytesseract
+from PIL import Image
+import pandas as pd
+import seaborn as sns
 
-# 设置Streamlit应用程序的标题
-st.set_page_config(page_title="app name", layout="wide")
+# 设置Streamlit页面标题和样式
+st.set_page_config(page_title="《追风筝的人》阿米尔心理分析系统",
+                   page_icon=":books:",
+                   layout="wide",
+                   initial_sidebar_state="expanded")
 
-menu1="菜单1"
-menu2="菜单2"
+st.title("《追风筝的人》阿米尔心理分析系统")
 
-with st.sidebar:
-    menu = option_menu("菜单", [menu1, menu2], 
-        icons=['house', "list-task"], 
-        menu_icon="cast", default_index=0)
+# 侧边栏
+st.sidebar.header("功能列表")
 
-def main():
+# 选择需要的功能
+function = st.sidebar.selectbox("请选择需要的功能：", ("情感分析", "互动场景识别", "情感变化趋势"))
 
-    if menu == menu1:
-        st.subheader(f"{menu1}")
+# 从本地上传一张图片
+if function == "互动场景识别":
+    st.subheader("请上传一张包含阿米尔互动场景的图片。")
+    uploaded_image = st.file_uploader("上传图片", type=["jpg", "jpeg", "png"])
 
-    if menu == menu2:
-        st.subheader(f"{menu2}")
+# 进行情感分析
+elif function == "情感分析":
+    prompt = "请描述阿米尔在小说中的情感状态。"
+    content = st.text_area("输入文本", "")
+    if st.button("提交"):
+        result = inscode.ai(prompt, content)
+        st.success(f"结果：{result}")
 
-if __name__ == '__main__':
-    main()
+# 计算情感变化趋势
+else:
+    st.subheader("情感值统计")
+    st.info("请先在“情感分析”中提交若干次阿米尔的情感状态，然后再在此进行统计。")
+    data = pd.read_csv("emotions.csv")
+    st.dataframe(data)
+    fig = sns.lineplot(x="时间", y="情感值", data=data)
+    st.pyplot(fig)
+
+# 如果上传了图片，则进行OCR文字识别处理
+if uploaded_image:
+    img = Image.open(uploaded_image)
+    st.image(img, caption="原图", use_column_width=True)
+
+    text = pytesseract.image_to_string(img, lang="chi_sim")
+    st.subheader("文字识别结果")
+    st.write(text)
+
+    # 查找包含阿米尔的互动场景的文本
+    if "阿米尔" in text:
+        st.subheader("包含阿米尔的场景")
+        scenes = []
+        for line in text.split("\n"):
+            if "阿米尔" in line:
+                scenes.append(line.strip())
+        st.write(scenes)
+        # 将互动场景记录到CSV文件中
+        data = pd.read_csv("scenes.csv")
+        new_data = pd.DataFrame()
+        new_data["时间"] = pd.date_range(start="2021-07-01", periods=len(scenes), freq="D")
+        new_data["场景"] = scenes
+        data = pd.concat([data, new_data], axis=0)
+        data.to_csv("scenes.csv", index=False)
\ No newline at end of file