import gradio as gr
from fastai.vision.all import *
import skimage

learn = load_learner('model.pkl')

def predict(img):
    img = PILImage.create(img)
    img = img.resize((224, 224))  # Redimensionar imagen aquí si es necesario
    pred, pred_idx, probs = learn.predict(img)
    return pred

title = "Modelo de Predicción Aves"
description = "Este modelo utiliza redes neuronales para clasificar diferentes especies de aves en imágenes. En la parte inferior, puedes probar el modelo con algunas imágenes de muestra."
examples = ['3.jpg', '5.jpg', 'images.jpeg', '1.jpg', '2.jpg', '4.jpg', '6.jpg']

# Crear la interfaz
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown(f"## {title}")
    gr.Markdown(description)
    with gr.Row():
        image_input = gr.Image(type="pil")
        label_output = gr.Label(num_top_classes=1)
    image_input.upload(predict, inputs=image_input, outputs=label_output)
    gr.Examples(examples=examples, inputs=image_input, outputs=label_output)

# Lanzar la interfaz
demo.launch()