Update app.py

app.py

@@ -69,6 +69,8 @@ UPLOAD_FOLDER = 'uploads'
 app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
 os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)
 
+
+
 @app.route('/analyze', methods=['POST'])
 def analyze_image():
     try:
@@ -80,59 +82,82 @@ def analyze_image():
             return jsonify({'error': 'No selected file'}), 400
 
         if file:
+            # Générer un nom de fichier unique pour éviter les conflits
             unique_filename = str(uuid.uuid4()) + os.path.splitext(file.filename)[1]
             filename = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], unique_filename)
             file.save(filename)
 
-            # Charger l'image avec OpenCV
-            image = cv2.imread(filename)
-            image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # Convertir en RGB pour l'API Gemini
-
-            # Préparer l'image pour l'API Gemini
+            # 1. Détection d'objets avec Gemini
+            model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-exp",safety_settings=safety_settings,generation_config=generation_config)
             image_part = {
-                "mime_type": "image/jpeg",
-                "data": cv2.imencode('.jpg', image_rgb)[1].tobytes()
+              "mime_type": "image/jpeg",  # Assurez-vous que cela corresponde au type de votre image
+              "data": open(filename, "rb").read() # Le fichier est lu ici
             }
+            response = model.generate_content([DETECTION_PROMPT, image_part])
 
-            # Détection d'objets et dessin des boîtes (avec gestion d'erreur)
-            detection_results = []  # Initialiser une liste vide pour les résultats de détection
-            try:
-                model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash-exp", safety_settings=safety_settings, generation_config=generation_config)
-                response = model.generate_content([DETECTION_PROMPT, image_part])
-                cleaned_response_text = response.text.replace('\n', '')
+            # Nettoyer la réponse JSON en supprimant les sauts de ligne
+            cleaned_response_text = response.text.replace('\n', '')
 
+            try:
+                # Enlever les ```json et ``` au début et à la fin de la chaîne
                 if cleaned_response_text.startswith("```json"):
                     cleaned_response_text = cleaned_response_text[7:]
                 if cleaned_response_text.endswith("```"):
                     cleaned_response_text = cleaned_response_text[:-3]
-
                 detection_results = json.loads(cleaned_response_text)
+            except json.JSONDecodeError:
+                print(f"Erreur de décodage JSON : {cleaned_response_text}")
+                detection_results = []  # Initialiser à une liste vide en cas d'erreur
 
-                # Dessiner les boîtes englobantes avec OpenCV
-                for item in detection_results:
+            # 2. Dessiner les boîtes englobantes (avec gestion d'erreur)
+            image = Image.open(filename)
+            draw = ImageDraw.Draw(image)
+
+            draw_success = True  # Indicateur de succès du dessin
+
+            for item in detection_results:
+                try:
                     box = item['box_2d']
-                    label = str(item['label'])
-                    x0, y0, x1, y1 = box
-                    cv2.rectangle(image, (x0, y0), (x1, y1), (255, 0, 0), 2)
-                    cv2.putText(image, label, (x0, y0 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2)
+                    label = item['label']
+
+                    # Convertir la liste 'box' en tuple
+                    box_tuple = tuple(box)
+
+                    draw.rectangle(box_tuple, outline=(255, 0, 0), width=2)
+                    text_position = (box[0], box[1] - 10)
+
+                    # S'assurer que le label est une chaîne de caractère
+                    label_str = str(label)
 
-            except Exception as e:
-                print(f"Erreur lors de la détection d'objets ou du dessin des boîtes : {e}")
+                    # Utiliser une couleur valide (blanc)
+                    draw.text(text_position, label_str, fill="white")
 
-            # Enregistrer l'image traitée
-            output_filename = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], 'output_' + unique_filename)
-            cv2.imwrite(output_filename, image)
+                except Exception as e:
+                    print(f"Erreur lors du dessin des boîtes ou du texte : {e}")
+                    draw_success = False  # Échec du dessin
+                    break  # Sortir de la boucle en cas d'erreur
 
-            # Générer la description
-            model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-exp", safety_settings=safety_settings, generation_config=generation_config)
+            # 3. Générer la description (toujours exécuté)
             response = model.generate_content([DESCRIPTION_PROMPT, image_part])
             description = response.text
 
-            return jsonify({
-                'image_path': '/uploads/' + 'output_' + unique_filename,
-                'description': description,
-                'detected_objects': detection_results
-            })
+            # 4. Renvoyer les résultats
+            if draw_success:
+                # Enregistrer l'image avec les boîtes si le dessin a réussi
+                output_filename = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], 'output_' + unique_filename)
+                image.save(output_filename)
+                return jsonify({
+                    'image_path': '/uploads/' + 'output_' + unique_filename,
+                    'description': description,
+                    'detected_objects': detection_results
+                })
+            else:
+                # Renvoyer la description et les résultats de détection, même si le dessin a échoué
+                return jsonify({
+                    'image_path': None,  # Indiquer qu'aucune image n'a été générée
+                    'description': description,
+                    'detected_objects': detection_results
+                })
 
     except Exception as e:
         print(f"Une erreur s'est produite : {e}")