Bugs fixed. Progress bar added to UI.

Author: rybakov-ks

particleanalyzer/core/ImagePreprocessor.py

@@ -37,12 +37,14 @@ def preprocess_image(
         solution: str,
         request: gr.Request,
         pbar: tqdm,
+        pr: tqdm,
         sahi_mode: bool,
         lang: str,
     ):
         """Основной метод предварительной обработки изображения."""
         self.lang = lang
         pbar.set_description(self._get_translation("Загрузка изображения..."))
+        pr(0.25, desc=self._get_translation("Загрузка изображения..."))
         try:
             # Обработка шкалы прибора
             scale = None

particleanalyzer/core/LLMAnalysis.py

@@ -16,20 +16,22 @@ def __init__(
         self.provider = provider
         self.api_key = api_key
 
-        if self.api_key.startswith("hf_"):
+        if api_key and self.api_key.startswith("hf_"):
             provider == "huggingface"
             self.client = InferenceClient(provider="fireworks-ai", api_key=api_key)
             self.model_list = ["deepseek-ai/DeepSeek-V3"]
-        elif self.api_key.startswith("sk-or-"):
+        elif api_key and self.api_key.startswith("sk-or-"):
             self.client = OpenAI(
                 base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
                 api_key=api_key,
             )
             self.model_list = ["deepseek/deepseek-chat:free", "deepseek/deepseek-chat-v3-0324", "google/gemini-2.0-flash-001", 
                                 "openai/gpt-4o-mini"]
             provider == "openrouter"
-        else:
+        elif api_key:
             raise ValueError("Неизвестный провайдер. Доступные варианты: 'openrouter', 'huggingface'")
+        else:
+            self.model_list = [None]
 
     def _calculate_stats(self, df: pd.DataFrame, num_bins: int = 5) -> Dict[str, Dict]:
         """Вычисляет статистику"""

particleanalyzer/core/ModelManager.py

@@ -77,13 +77,13 @@ def get_model(self, model_name: str):
         """Возвращает модель по имени"""
         if model_name in self.yolo_loader.MODEL_MAPPING:
             return self.yolo_loader.get_model(model_name)
-        elif DETECTRON2_AVAILABLE and model_name in self.detectron_loader.MODEL_CONFIGS:
+        elif DETECTRON2_AVAILABLE and model_name in self.detectron_loader.MODEL_MAPPING:
             return self.detectron_loader.get_config(model_name)
         raise ValueError(f"Unknown model: {model_name}")
 
     def get_predictor(self, model_name: str):
         """Для Detectron возвращает готовый predictor"""
-        if DETECTRON2_AVAILABLE and model_name in self.detectron_loader.MODEL_CONFIGS:
+        if DETECTRON2_AVAILABLE and model_name in self.detectron_loader.MODEL_MAPPING:
             cfg = self.detectron_loader.get_config(model_name)
             return DefaultPredictor(cfg)
         return None
@@ -92,12 +92,12 @@ def get_model_path(self, model_name: str) -> str:
         """Возвращает путь к модели по её имени"""
         if model_name in self.yolo_loader.MODEL_MAPPING:
             return self.yolo_loader.get_model_path(model_name)
-        elif DETECTRON2_AVAILABLE and model_name in self.detectron_loader.MODEL_CONFIGS:
+        elif DETECTRON2_AVAILABLE and model_name in self.detectron_loader.MODEL_MAPPING:
             return self.detectron_loader.get_model_path(model_name)
         raise ValueError(f"Model {model_name} not found")
 
     def get_config_path(self, model_name: str) -> str:
         """Возвращает путь к конфигу (только для Detectron)"""
-        if DETECTRON2_AVAILABLE and model_name in self.detectron_loader.MODEL_CONFIGS:
+        if DETECTRON2_AVAILABLE and model_name in self.detectron_loader.MODEL_MAPPING:
             return self.detectron_loader.get_config_path(model_name)
         raise ValueError(f"Config for {model_name} not available")

particleanalyzer/core/ParticleAnalyzer.py

@@ -26,6 +26,7 @@
 from particleanalyzer.core.languages import translations
 from particleanalyzer.core.language_context import LanguageContext
 
+
 lang = "ru"
 
 
@@ -124,6 +125,7 @@ def analyze_image(
         show_Feret_diametr: bool,
         api_key: bool,
         request: gr.Request,
+        pr=gr.Progress()
     ) -> Tuple:
         """
         Основной метод для анализа изображения.
@@ -137,15 +139,14 @@ def analyze_image(
                 desc=self._get_translation("Подготовка..."),
                 bar_format="{l_bar}{bar}| {n_fmt}/{total_fmt} [{elapsed}<{remaining}, {rate_fmt}{postfix}]",
             )
-
+            pr(0, desc=self._get_translation("Подготовка..."))
             if (
                 image["background"] is None
                 and image["composite"] is None
                 and not image["layers"]
             ) and (image2 is None):
                 gr.Warning(self._get_translation("Ошибка: изображение отсутствует..."))
                 return self._create_error_return()
-
             image, orig_image, gray_image, scale, scale_factor_glob = (
                 self.preprocessor.preprocess_image(
                     image=image,
@@ -154,6 +155,7 @@ def analyze_image(
                     solution=solution,
                     request=request,
                     pbar=pbar,
+                    pr=pr,
                     sahi_mode=sahi_mode,
                     lang=self.lang,
                 )
@@ -180,6 +182,7 @@ def analyze_image(
                 overlap_height_ratio,
                 overlap_width_ratio,
                 pbar,
+                pr,
                 orig_image,
                 gray_image,
                 scale,
@@ -193,6 +196,8 @@ def analyze_image(
             df = pd.DataFrame(particle_data)
 
             pbar.set_description(self._get_translation("Построение таблицы..."))
+            pr(0.75, desc=self._get_translation("Построение таблицы..."))
+            
             builder = StatisticsBuilder(
                 df,
                 scale_selector,
@@ -204,9 +209,10 @@ def analyze_image(
             pbar.update(1)
 
             pbar.set_description(self._get_translation("Построение графиков..."))
+            pr(0.9, desc=self._get_translation("Построение графиков..."))
             fig = builder.build_distribution_fig(image)
             pbar.update(1)
-
+            pr(1, desc=self._get_translation("Готово!"))
             return (
                 output_image,
                 df,
@@ -254,6 +260,7 @@ def _process_with_yolo(
         overlap_height_ratio,
         overlap_width_ratio,
         pbar,
+        pr,
         orig_image,
         gray_image,
         scale,
@@ -263,6 +270,7 @@ def _process_with_yolo(
         """Обработка с использованием YOLO"""
         model = self.model_manager.get_model(model_change)
         pbar.set_description(self._get_translation("YOLO обрабатывает изображение..."))
+        pr(0.5, desc=self._get_translation("YOLO обрабатывает изображение..."))
 
         try:
             with torch.no_grad():
@@ -297,6 +305,7 @@ def _process_with_yolo(
         pbar.update(1)
 
         pbar.set_description(self._get_translation("Обработка частиц..."))
+        pr(0.62, desc=self._get_translation("Обработка частиц..."))
         output_image = orig_image.copy()
         thickness = self._get_scaled_thickness(
             output_image.shape[1], output_image.shape[0]
@@ -339,6 +348,7 @@ def _process_with_detectron(
         overlap_height_ratio,
         overlap_width_ratio,
         pbar,
+        pr,
         orig_image,
         gray_image,
         scale,
@@ -354,6 +364,7 @@ def _process_with_detectron(
         pbar.set_description(
             self._get_translation("Detectron2 обрабатывает изображение...")
         )
+        pr(0.5, desc=self._get_translation("Detectron2 обрабатывает изображение..."))
         try:
             predictor = DefaultPredictor(cfg)
             results = predictor(image)
@@ -373,6 +384,7 @@ def _process_with_detectron(
         pbar.update(1)
 
         pbar.set_description(self._get_translation("Обработка частиц..."))
+        pr(0.62, desc=self._get_translation("Обработка частиц..."))
         output_image = orig_image.copy()
         thickness = self._get_scaled_thickness(
             output_image.shape[1], output_image.shape[0]
@@ -420,6 +432,7 @@ def _process_with_sahi(
         overlap_height_ratio,
         overlap_width_ratio,
         pbar,
+        pr,
         orig_image,
         gray_image,
         scale,
@@ -443,6 +456,7 @@ def _process_with_sahi(
             )
 
         pbar.set_description(self._get_translation("SAHI обрабатывает изображение..."))
+        pr(0.5, desc=self._get_translation("SAHI обрабатывает изображение..."))
         try:
             results = get_sliced_prediction(
                 image,
@@ -463,6 +477,7 @@ def _process_with_sahi(
         pbar.update(1)
 
         pbar.set_description(self._get_translation("Обработка частиц..."))
+        pr(0.62, desc=self._get_translation("Обработка частиц..."))
         output_image = orig_image.copy()
         thickness = self._get_scaled_thickness(
             output_image.shape[1], output_image.shape[0]

particleanalyzer/core/languages.py

@@ -115,6 +115,7 @@
         "ИИ-интерпретация SEM-данных": "AI Interpretation of SEM Data",
         "Запустить ИИ-анализ": "Launch AI analysis",
         "Языковая модель (LLM)": "Language Model (LLM)", 
+        "Готово!": "Ready!",
     },
     "ru": {
         "Подготовка...": "Подготовка...",
@@ -230,6 +231,7 @@
         "ИИ-интерпретация SEM-данных": "ИИ-интерпретация SEM-данных",
         "Запустить ИИ-анализ": "Запустить ИИ-анализ",
         "Языковая модель (LLM)": "Языковая модель (LLM)", 
+        "Готово!": "Готово!",
     },
     "zh-cn": {
         "Подготовка...": "初始化中...",
@@ -344,7 +346,8 @@
         "Утолщение": "加厚",
         "ИИ-интерпретация SEM-данных": "SEM数据的AI解读",
         "Запустить ИИ-анализ": "启动人工智能分析",
-        "Языковая модель (LLM)": "语言模型（法学硕士）", 
+        "Языковая модель (LLM)": "语言模型（法学硕士）",
+        "Готово!": "准备好！",        
     },
     "zh-tw": {
         "Подготовка...": "初始化中...",
@@ -460,6 +463,7 @@
         "ИИ-интерпретация SEM-данных": "SEM數據的AI解讀",
         "Запустить ИИ-анализ": "啟動人工智慧分析",
         "Языковая модель (LLM)": "語言模型（法學碩士）", 
+        "Готово!": "準備好！",  
     },
 }
 

particleanalyzer/core/ui.py

@@ -61,7 +61,7 @@ def create_interface(api_key):
             )
             with gr.Group(elem_id="gr-head"):
                 with gr.Row(equal_height=True):
-                    gr.Markdown("# 🔎 ParticleAnalyzer v0.1.26")
+                    gr.Markdown("# 🔎 ParticleAnalyzer v0.1.27")
                     gr.HTML(
                         """
                         <div style="display: flex; justify-content: flex-end;">
@@ -370,6 +370,7 @@ def create_interface(api_key):
                     AnnotatedImage_row,
                     chatbot_row,
                 ],
+                show_progress_on=output_image
             )
             # llm_run.click(
                 # fn=chatbot_visibility, inputs=None, outputs=[chatbot_row2]
@@ -406,6 +407,9 @@ def create_interface(api_key):
                     solution_and_segment_mode_row,
                     segment_mode,
                 ],
+                show_progress="hide",
+                show_progress_on=slice_row
+                
             )
 
             output_image2.select(

setup.py

@@ -8,7 +8,7 @@ def read_file(filename):
 
 setup(
     name="ParticleAnalyzer",
-    version="0.1.26", 
+    version="0.1.27", 
     packages=find_packages(exclude=['tests*']),
     package_data={
         'particleanalyzer': [