import streamlit as st

st.set_page_config(
    page_title = 'Patacotrón',
    layout= 'wide',
    initial_sidebar_state = 'collapsed',
    menu_items = {
        "About" : 'Proyecto ideado para la investigación de "Clasificación de imágenes de una sola clase con algortimos de Inteligencia Artificial".',
        "Report a Bug" : 'https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScH0ZxAV8aSqs7TPYi86u0nkxvQG3iuHCStWNB-BoQnSW2V0g/viewform?usp=sf_link'
    }
)
statistics = 'statistics.jpg'

with st.sidebar:
    st.write("contact@patacotron.tech")

cnn, vit, zero_shot, autoencoder, svm, iforest, gan = st.tabs(["CNN", "ViT", "Zero-Shot", "Autoencoder", "OC-SVM", 'iForest', 'GAN'])

with cnn:
    
    col_a, col_b = st.columns(2)
    
    with col_a:
        st.title("Resultados")
        st.markdown(
        f"""
        ### Se usaron 4 carpetas distintas que suman +15000 archivos: 
        -Patacón-True/Frames: imágenes de patacones.
        
        -Bias/Almost-Patacón: objetos similares a patacones o con características que puedan sesgar al modelo.
        """)
    with col_b:
        st.image(statistics)

with vit:
    st.write('Próximamente')
with zero_shot:
    st.write('Próximamente')
with autoencoder:
    st.write('Próximamente')
with gan:
    st.write('Próximamente')  
with svm:
    st.write('Próximamente')
with iforest:
    st.write('Próximamente')