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app.py

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+import gradio as gr
+from model import r_holistic
+
+title='手语动作分类'
+description = "此分类模型可以识别250个[ASL](https://www.lifeprint.com/)手语动作\
+    并将其转化为特定的标签, 标签列表见链接[sign_to_prediction_index_map.json](sign_to_prediction_index_map.json), \
+    大家可以使用示例视频进行测试, 也可以根据列表下载或模拟相应的手语视频测试输出.\
+    \n工作流程:\
+    \n  1. landmark提取, 我使用了[ MediaPipe Holistic Solution](https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/holistic_landmarker)进行landmark提取.\
+    \n  2. 利用landmark进行手语识别, 此部分模型是我自己搭建并训练的, 主体框架为cnn和transform，此模型在测试数据集上精度在90%以上."
+
+output_video_file = gr.Video(label="landmark输出")
+output_text=gr.Textbox(label="手语预测结果")
+slider_1=gr.Slider(0,1,label='detection_confidence')
+slider_2=gr.Slider(0,1,label='tracking_confidence')
+
+iface = gr.Interface(
+  fn=r_holistic,
+  inputs=[gr.Video(sources=None, label="手语视频片段")],
+  outputs= [output_video_file,output_text],
+  title=title, 
+  description=description,
+  examples=['book.mp4','book2.mp4','chair1.mp4','chair2.mp4'],
+  #cache_examples=True,
+  )  #["hand-land-mark-video/01.mp4","hand-land-mark-video/02.mp4"]
+  
+
+iface.launch(share=True)