app.py

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import JSONResponse
import requests
from PIL import Image
import torch
from io import BytesIO

app = FastAPI()

# Carga el modelo de detección (puedes cambiarlo según tu necesidad)
model = torch.hub.load('facebook/detr', 'detr_resnet50', pretrained=True)
model.eval()

@app.get("/predict/")
async def predict(url: str):
    response = requests.get(url)
    img = Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB")

    # Aquí deberías incluir el preprocesamiento de la imagen y la lógica para la detección.
    # Por ahora, simulamos la detección.
    detected = True  # Cambia esto según la lógica de detección

    return JSONResponse(content={"detected": int(detected)})