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 import streamlit as st
-import time
-import os  # Import du module pour gérer les chemins de fichiers
-
-# Titre de l'application
-st.title("GreenIA - Hackathon")
-st.subheader("🌿 Une IA plus frugale pour classifier les images 📷")
+import os
 
 # Upload d'image
 uploaded_file = st.file_uploader("📂 Chargez une image...", type=["jpg", "png", "jpeg"])
 
-# Vérification et affichage des résultats
 if uploaded_file:
-    st.image(uploaded_file, caption="Image chargée.", use_column_width=True)
-    st.write("🔄 Analyse en cours...")
+    # Récupérer le nom du fichier
+    file_name = uploaded_file.name
+
+    # Définir un chemin temporaire où enregistrer l’image
+    temp_dir = "temp_images"
+    os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)  # Crée le dossier s'il n'existe pas
+    file_path = os.path.join(temp_dir, file_name)
+
+    # Écrire le fichier dans le dossier temporaire
+    with open(file_path, "wb") as f:
+        f.write(uploaded_file.getbuffer())  # Sauvegarde du fichier
 
-    # Simulation du temps de traitement
-    time.sleep(3)
+    # Afficher le chemin du fichier
+    st.write(f"📁 Fichier enregistré temporairement à : {file_path}")
 
-    # Vérification du chemin du fichier
-    file_path = uploaded_file.name  # Récupération du nom du fichier
-    if "Normal" in file_path:
-        st.success(" L'image est normale.")  # Message vert pour une image normale
-    elif "Anomaly" in file_path:
-        st.error(" L'image possède une anomalie.")  # Message rouge pour une anomalie
-    else:
-        st.warning("⚠️ Impossible de déterminer si l'image est normale ou anormale.")  # Cas où le chemin n'indique pas l'état de l'image
+    # Afficher l'image
+    st.image(file_path, caption="Image chargée.", use_column_width=True)