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app.py

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+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)
+
+    return Image.fromarray(segmented_img)
+
+# Simuler un diagnostic fictif
+def analyze_health(segmented_image):
+    # Diagnostic fictif
+    diagnostic = "La plante semble en bonne santé." 
+    return diagnostic
+
+# Fonction principale combinant segmentation fictive et diagnostic fictif
+def plant_health_analysis(image):
+    segmented_img = segment_image(image)
+    diagnostic = analyze_health(segmented_img)
+    
+    return segmented_img, diagnostic
+
+# Interface Gradio avec la nouvelle syntaxe
+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="PomSafe (Fictif)",
+    description="Cette interface simule l'analyse de la santé des plantes. Le modèle de segmentation n'est pas encore intégré."
+)
+
+# Lancer l'interface Gradio
+interface.launch(share=True)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+gradio
+Pillow
+numpy