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Streamlit 是一个非常好的创建 web demo 的库，但是对于单目深度估计很难找到可以展示 3D 模型的东西。

正如我刚刚在 Jupyter Notebook 中使用 obj2html 库可视化 3D 模型所做的那样，我创建了一个演示：HuggingFacae Spaces Monocular Depth Estimation。

但在这篇文章中，我只谈到将 3D 模型转换为 streamlit。

1、安装要求

我们可以轻松地使用 pip 安装所需的库：

pip install streamlit obj2html
# or specify your version of python if multiple
python3.8 -m pip install streamlit obj2html

2、Streamlit 应用程序

将 model.object 放入文件夹中，你可以通过此链接 下载，或者在 linux 上使用如下命令下载：

wget https://gitlab.com/nicolalandro/obj2html/-/raw/main/test/assets/model.obj

创建一个简单的 Streamplit app.py：

import streamlit as st
import streamlit.components.v1 as components
from obj2html import obj2html
# 3D view
html_string = obj2html("model.obj", html_elements_only=True)
components.html(html_string)
# Download .obj button
with open("model.obj") as f:
    st.download_button('Download model.obj', f, file_name="download_name.obj")

现在可以运行你的 streamlit 应用程序了：

streamlit run app.py
# or specify your version of python if multiple
python3.8 -m streamlit run app.py

可以访问 localhost:8501 在线查看演示：

3、结束语

obj2html 库很年轻，但可以简单地在 Jupyter 和 Streamlit 上使用，非常适合此类项目的原型设计。

obj2html使用 Three.js 并且只是一种用 three.js 编写 html 文件的 python 包装器。 该项目真正幸运的只有一个功能：支持材质（.mat）以使用纹理和法线贴图等。

原文链接：Visualize and download 3D model with Streamlit

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