app.py

# Passo 1: Pegando as ferramentas do Gradio e dos Transformers
import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Passo 2: O Robô Especialista em Arquitetura!
# Ele foi treinado para a mágica de "image-classification" (classificação de imagens)
robô_especialista = pipeline("image-classification", model="hanslab37/architectural_styles_classifier")

# Passo 3: Ensinando o robô a analisar a imagem
def classificar_estilo(imagem):
    # O robô analisa a imagem
    resultado = robô_especialista(imagem)
    
    # Ele nos devolve uma lista de possibilidades, então vamos pegar a melhor delas
    estilo_principal = resultado[0]
    
    # Agora, formatamos a resposta para que fique mais fácil de ler
    resposta_formatada = (
        f"Acho que esta imagem é de um estilo: {estilo_principal['label']}\n"
        f"(Confiança de {estilo_principal['score']:.2%})"
    )
    
    # E devolvemos a resposta
    return resposta_formatada

# Passo 4: Construindo o palco para o show
# A entrada continua sendo uma imagem, mas a saída agora é um texto
demo = gr.Interface(
    fn=classificar_estilo, 
    inputs=gr.Image(type="pil"),
    outputs="text"
)

# Passo 5: O show de classificação vai começar!
demo.launch()