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+import gradio as gr
+from ultralytics import YOLO
+import shutil
+import os
+
+# Charger le modèle YOLOv8
+model = YOLO("yolov8n.pt")
+
+# 🔍 Détection sur image
+def detect_objects_image(img):
+    results = model(img)
+    return results[0].plot()
+
+# 🎥 Détection sur vidéo
+import cv2
+from ultralytics import YOLO
+import os
+
+# Charger modèle YOLOv8
+model = YOLO("yolov8n.pt")
+
+def detect_objects_video(video_path, output_path="video_sortie.mp4"):
+    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
+
+    # Vérifier ouverture
+    if not cap.isOpened():
+        print("Erreur : impossible d'ouvrir la vidéo.")
+        return None
+
+    # Propriétés vidéo
+    width  = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
+    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
+    fps    = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
+
+    # Définir l'écriture de la vidéo de sortie
+    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
+    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))
+
+    while True:
+        ret, frame = cap.read()
+        if not ret:
+            break
+
+        # Appliquer YOLOv8 sur chaque frame
+        results = model(frame)
+        annotated_frame = results[0].plot()
+
+        # Écrire le frame annoté
+        out.write(annotated_frame)
+
+    cap.release()
+    out.release()
+    print(f"Vidéo enregistrée : {output_path}")
+    return output_path
+
+# Lancer l'interface avec deux onglets
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 📸 Détection d’objets avec YOLOv8 - Image et Vidéo")
+
+    with gr.Tab("🖼️ Image"):
+        image_input = gr.Image(type="numpy", label="Importer une image")
+        image_output = gr.Image(type="numpy", label="Image avec détection")
+        image_btn = gr.Button("Analyser l'image")
+        image_btn.click(fn=detect_objects_image, inputs=image_input, outputs=image_output)
+
+    with gr.Tab("🎞️ Vidéo"):
+        video_input = gr.Video(label="Importer une vidéo (.mp4)")
+        video_output = gr.Video(label="Vidéo traitée")
+        video_btn = gr.Button("Analyser la vidéo")
+        video_btn.click(fn=detect_objects_video, inputs=video_input, outputs=video_output)
+
+demo.launch()