app.py

import gradio as gr
from PIL import Image
import numpy as np

# Simuler une segmentation fictive de l'image
def segment_image(image):
    img_array = np.array(image.resize((256, 256))) 
    segmented_img = np.zeros_like(img_array)
    
    if segmented_img.ndim == 2 or segmented_img.shape[-1] == 1:
        segmented_img = np.stack([segmented_img] * 3, axis=-1)

    # Convertir en image Pillow
    return Image.fromarray(segmented_img)

# Simuler un diagnostic fictif
def analyze_health(segmented_image):
    
    diagnostic = "La plante semble en bonne santé." 
    return diagnostic

# Fonction principale combinant la segmentation fictive et le diagnostic fictif
def plant_health_analysis(image):
    segmented_img = segment_image(image)
    diagnostic = analyze_health(segmented_img)
    
    return segmented_img, diagnostic

# Interface Gradio
interface = gr.Interface(
    fn=plant_health_analysis,
    inputs=gr.Image(type="pil", label="Téléchargez une image de plante"),
    outputs=[
        gr.Image(type="pil", label="Image Segmentée (Fictive)"),
        gr.Textbox(label="Diagnostic Fictif de la Plante")
    ],
    title="GreenGenius",
    description="Cette interface simule l'analyse de la santé des plantes. Le modèle de segmentation n'est pas encore intégré.",
    theme="default",
    layout="horizontal"
)

# Lancer l'interface Gradio
interface.launch(share=True)