app.py

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from ultralytics import YOLO
import gradio as gr
import torch

# Cargar un modelo YOLOv8n preentrenado
model = YOLO('best.pt')

def contar_detecciones(cls_tensor, nombres_clases):
    conteos = {nombre: torch.sum(cls_tensor == indice).item() for indice, nombre in enumerate(nombres_clases)}
    return conteos

def clases_detectadas(res):
    if res and hasattr(res[0], 'xyxy'):
        cls_tensor = res[0].xyxy[0][:, -1]  # Obtener tensor de clases
        nombres_clases = model.names
        conteos = contar_detecciones(cls_tensor, nombres_clases)
        respuesta = ""
        for nombre, conteo in conteos.items():
            respuesta += f"Clase {nombre} : {conteo} detecciones\n"
        return respuesta
    else:
        return "No se encontraron resultados o falta información relevante"

def detect_objects(image: Image.Image):
    # Realizar la inferencia
    results = model.predict(image)

    # Guardar la imagen con todas las detecciones
    im_array = results.render()[0]
    im_all_detections = Image.fromarray(im_array[..., ::-1])

    # Contar las clases detectadas
    conteo_clases = clases_detectadas(results)

    # Guardar información de detección
    detections = results.xyxy[0].tolist()

    return im_all_detections, conteo_clases, detections

def update_image(original_image: Image.Image, detections, show_potatoes: bool, show_tongues: bool):
    # Crear una copia de la imagen original
    updated_image = original_image.copy()
    draw = ImageDraw.Draw(updated_image)

    # Definir la fuente para las etiquetas
    try:
        font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 15)
    except IOError:
        font = ImageFont.load_default()

    # Filtrar y dibujar solo las detecciones seleccionadas
    for det in detections:
        label = model.names[int(det[5])]
        if (label == 'papa' and show_potatoes) or (label == 'lengua' and show_tongues):
            box = det[:4]
            label_text = f"{label} {det[4]:.2f}"
            draw.rectangle(box, outline="red", width=2)
            text_size = draw.textsize(label_text, font=font)
            draw.rectangle([box[0], box[1] - text_size[1], box[0] + text_size[0], box[1]], fill="red")
            draw.text((box[0], box[1] - text_size[1]), label_text, fill="white", font=font)

    return updated_image

# Crear la interfaz de Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=detect_objects,
    update=update_image,
    inputs=["image", gr.Checkbox(label="Mostrar Papas"), gr.Checkbox(label="Mostrar Lenguas")],
    outputs=["image", "text", "image"]
).launch()