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api.py

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+from flask import Flask, request, jsonify
+from flask_cors import CORS
+from utils.chatgpt_config import send_ChatGPT
+from utils.modelFace import predict_face
+from utils.modelText import predict_text
+import os
+
+app = Flask(__name__)
+CORS(app)
+
+# @app.route('/upload_image', methods=['POST'])
+# def upload_image():
+#     try:
+#         data = request.get_json()
+#         base64_image = data.get('base64_image')
+
+#         if not base64_image:
+#             return jsonify({"error": "Missing 'base64_image' in the request"}), 400
+
+#         emotion_face=predict_face(base64_image)
+
+#         return jsonify({"message": "Image received and saved successfully!",
+#                         "chat":send_ChatGPT(emotion_face=emotion_face)}), 200
+
+#     except Exception as e:
+#         return jsonify({"error": str(e)}), 400
+    
+# @app.route('/upload_text', methods=['POST'])
+# def upload_text():
+#     try:
+#         # Obtener el cuerpo de la solicitud como JSON
+#         data = request.get_json()
+        
+#         # Verificar que el campo 'text' esté presente y sea una cadena
+#         text = data.get('text')
+        
+#         if text is None:
+#             return jsonify({"error": "Falta el campo 'text' en la solicitud."}), 400
+        
+#         # Verificar que 'text' sea una cadena de texto
+#         if not isinstance(text, str):
+#             return jsonify({"error": "El campo 'text' debe ser una cadena de texto."}), 400
+        
+#         # Verificar que 'text' no sea vacío o solo espacios
+#         if not text.strip():
+#             return jsonify({"error": "El campo 'text' no debe estar vacío."}), 400
+
+#         # Procesar el texto (reemplaza con tu lógica)
+#         return jsonify({
+#             "message": "¡Texto recibido y guardado exitosamente!",
+#             "chat": send_ChatGPT(emotion_text="sad")  # Reemplaza con tu función real
+#         }), 200
+
+#     except Exception as e:
+#         return jsonify({"error": str(e)}), 400
+@app.route('/')
+def home():
+    return "¡Hola desde Flask!"
+
+
+@app.route('/upload_info', methods=['POST'])
+def upload_info():
+    try:
+        data = request.get_json()
+        if not data:
+            return jsonify({"error": "Request must be in JSON format."}), 400
+
+        base64_image = data.get('img')
+        text = data.get('text')
+
+        # Validar presencia de los campos requeridos
+        if not base64_image:
+            return jsonify({"error": "Missing 'img' in the request."}), 400
+        
+        if text is None:
+            return jsonify({"error": "Missing 'text' in the request."}), 400
+        
+        # Validar que 'text' sea una cadena no vacía
+        if not isinstance(text, str) or not text.strip():
+            return jsonify({"error": "'text' must be a non-empty string."}), 400
+
+        emotion_face=predict_face(base64_image)
+        emotion_text=predict_text(text)
+
+
+        # Simular la función send_ChatGPT
+        chat_response = send_ChatGPT(emotion_face=emotion_face,emotion_text=emotion_text) # Sustituir por la implementación real
+
+        return jsonify({
+            "message": "Image received and saved successfully!",
+            "chat": chat_response
+        }), 200
+
+    except Exception as e:
+        return jsonify({"error": f"An unexpected error occurred: {str(e)}"}), 500
+
+if __name__ == '__main__':
+    port = int(os.environ.get("PORT", 4000))
+    # app.run(debug=True)
+    app.run(host="0.0.0.0", port=port)

model_2_texto.h5

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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:48769701c6fc04e81bab2f0c4dd27314d4b803919cd7899cae2868128436a64f
+size 1987800