app_imagenes.py

import gradio as gr
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2, decode_predictions, preprocess_input
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

model = MobileNetV2(weights="imagenet")

def clasificar_img(img):
    img = img.resize((224, 224))
    img_array = image.img_to_array(img)
    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
    img_array = preprocess_input(img_array)

    preds = model.predict(img_array)
    decoded = decode_predictions(preds, top=1)[0][0]
    return f"Predicción: {decoded[1]} (Confianza: {round(decoded[2] * 100, 2)}%)"

demo = gr.Interface(
    fn=clasificar_img,
    inputs=gr.Image(type="pil"),
    outputs="text",
    title="Clasificación de Imágenes con MobileNetV2",
    description="Sube una imagen y recibe una predicción de su contenido."
)

demo.launch()