import streamlit as st
from PIL import Image
from transformers import pipeline
import google.generativeai as genai

# Configura tu API de Gemini
genai.configure(api_key='AIzaSyBtzGXVrrY5_y99zVR-sSlZ_KEJI7HhuKs')
gemini_model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-pro-exp-03-25')

# Carga el modelo de Hugging Face BLIP (captioning)
captioner = pipeline("image-to-text", model="Salesforce/blip-image-captioning-base")

# Interfaz Streamlit
st.title("🗺️ Asistente Turístico Visual Inteligente")

uploaded_file = st.file_uploader("Carga la imagen de un lugar turístico para darte informacion", type=['jpg', 'png', 'jpeg'])

if uploaded_file is not None:
    image = Image.open(uploaded_file)
    st.image(image, caption='Imagen subida', use_container_width=True)

    if st.button("Generar información turística"):
        with st.spinner('🖼️ Identificando lugar...'):
            descripcion = captioner(image)[0]['generated_text']
            st.markdown(f"**Hmmm... Parece ser que tu foto es:** _{descripcion}_")

        with st.spinner('📚 Generando información turística...'):
            prompt = f"""Genera información turística detallada sobre el siguiente lugar: {descripcion}.
            Incluye breve historia, datos curiosos, y recomendaciones para visitarlo."""
            info = gemini_model.generate_content(prompt)
            st.markdown("### 📝 Información Turística:")
            st.write(info.text)