Create main.py

main.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForImageClassification, AutoImageProcessor
+from PIL import Image
+import torch
+
+# تحميل النموذج
+model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
+    "asyafalni/arabichar-v3",
+    trust_remote_code=True
+)
+
+# استخدام معالج صور جاهز
+processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(
+    "google/vit-base-patch16-224-in21k"
+)
+
+# دالة لمعالجة الصورة واستخراج النص
+def classify_image(image):
+    try:
+        # تحويل الصورة إلى RGB
+        image = image.convert("RGB")
+
+        # تجهيز المدخلات
+        inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
+
+        # تمريرها للنموذج
+        with torch.no_grad():
+            outputs = model(**inputs)
+            logits = outputs.logits
+            predicted_class = logits.argmax(-1).item()
+            label = model.config.id2label.get(predicted_class, "Unknown")
+
+        return label
+    except Exception as e:
+        return f"حدث خطأ: {e}"
+
+# إنشاء واجهة Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=classify_image,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="رفع صورة"),
+    outputs=gr.Textbox(label="النص المستخرج"),
+    title="تصنيف الصور - Arabic Char",
+    description="ارفع صورة وسيتم عرض النص المستخرج أسفلها."
+)
+
+# تشغيل الواجهة
+iface.launch()