Add report, metrics, and configuration tabs to Gradio UI and refactor update helpers

app.py

@@ -182,13 +182,6 @@ def infer_media(media_path, conf=0.25, iou=0.45, out_res="720p", preset="default
         if cap:
             cap.release()
 
-def _extract_video_update(d):
-    v = (d.get("video") if isinstance(d, dict) else d)
-    return gr.update(value=v, visible=True)
-
-def _extract_path_update(d):
-    v = (d.get("path") if isinstance(d, dict) else d)
-    return gr.update(value=v, visible=True)
 
         # registrar métricas
         _record_metrics("video", counts)
@@ -247,6 +240,14 @@ def _extract_video(d):
 def _extract_path(d):
     return (d.get("path") if isinstance(d, dict) else d)
 
+def _extract_video_update(d):
+    v = (d.get("video") if isinstance(d, dict) else d)
+    return gr.update(value=v, visible=True)
+
+def _extract_path_update(d):
+    v = (d.get("path") if isinstance(d, dict) else d)
+    return gr.update(value=v, visible=True)
+
 def compute_visual_features(image_path, detections=None):
     """Compute simple visual features and return a short description plus numeric metrics.
 
@@ -787,11 +788,37 @@ with gr.Blocks(
 
     with gr.Row():
         media_tabs = gr.Tabs()
-        with media_tabs:
-            with gr.TabItem("Vídeo"):
-                video_input = gr.Video(label="Sube tu vídeo de inspección")
-            with gr.TabItem("Imagen"):
-                image_input = gr.Image(type="filepath", label="Sube una imagen de inspección")
+    with media_tabs:
+        with gr.TabItem("Vídeo"):
+            video_input = gr.Video(label="Sube tu vídeo de inspección")
+        with gr.TabItem("Imagen"):
+            image_input = gr.Image(type="filepath", label="Sube una imagen de inspección")
+        with gr.TabItem("Configuración"):
+            btn_classes = gr.Button("Mostrar clases del modelo")
+            txt_classes = gr.Textbox(label="Clases cargadas", interactive=False)
+            btn_classes.click(fn=show_classes, outputs=txt_classes)
+        with gr.TabItem("Reportes"):
+            btn_report = gr.Button("Generar analisis fuerte")
+            status = gr.Textbox(label="Estado", interactive=False)
+            pdf_out = gr.File(label="Reporte PDF")
+            md_out = gr.File(label="Reporte Markdown")
+            json_out = gr.File(label="Reporte JSON")
+            def _on_report(vid, img):
+                path = None
+                if vid:
+                    path = vid
+                elif img:
+                    path = img if isinstance(img, str) else getattr(img, "name", None)
+                if not path:
+                    return "No media provided", None, None, None
+                res = generar_analisis_fuerte(path)
+                return res.get("status", "error"), (res.get("report_pdf") if res.get("report_pdf") else None), (res.get("report_md") if res.get("report_md") else None), (res.get("report_json") if res.get("report_json") else None)
+            btn_report.click(fn=_on_report, inputs=[video_input, image_input], outputs=[status, pdf_out, md_out, json_out])
+        with gr.TabItem("Métricas"):
+            btn_metrics = gr.Button("Ver métricas")
+            out_metrics = gr.JSON(label="Métricas", visible=True)
+            btn_metrics.click(fn=get_metrics, outputs=out_metrics, api_name="metrics")
+
 
     output_video = gr.Video(label="Vídeo anotado", visible=False)
     output_image = gr.Image(label="Imagen anotada", visible=False)