app.py

from google.colab import files
from zipfile import ZipFile

# إنشاء الملفات المطلوبة
app_code = """import gradio as gr
from roboflow import Roboflow
import io

print("Loading model from Roboflow...")
rf = Roboflow(api_key="tN8RCHc8406wlBLQoCBx")
project = rf.workspace("yomnasoror").project("medical-waste")
model = project.version(1).model
print("✅ Model loaded successfully!")

def predict_image(images):
    results = []
    for image in images:
        img_byte_arr = io.BytesIO()
        image.save(img_byte_arr, format='PNG')
        img_byte_arr.seek(0)
        result = model.predict(img_byte_arr).json()
        pred = result["predictions"][0]
        label = pred["class"]
        conf = pred["confidence"]
        results.append(f"🧠 النوع: {label} | 📊 الدقة: {conf:.2f}")
    return results

iface = gr.Interface(
    fn=predict_image,
    inputs=gr.Image(type="pil", multiple=True, label="📸 ارفع صورة/صور المخلفات الطبية"),
    outputs=gr.Textbox(label="🔍 النتائج"),
    title="🧠 BioTrack AI - Medical Waste Classifier",
    description="ارفع صورة أو أكثر، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بتصنيف المخلفات الطبية 🔬"
)

iface.launch()
"""

requirements = """gradio
roboflow
Pillow
requests
"""

readme = """# BioTrack AI - Medical Waste Classifier

مشروع يستخدم Roboflow و Gradio لتصنيف المخلفات الطبية إلى أنواع مختلفة.

ارفع صورة أو أكثر، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد النوع والدقة.
"""

# حفظ الملفات
with open("app.py", "w") as f:
    f.write(app_code)
with open("requirements.txt", "w") as f:
    f.write(requirements)
with open("README.md", "w") as f:
    f.write(readme)

# ضغط الملفات في zip
zip_filename = "BioTrack_AI_Space.zip"
with ZipFile(zip_filename, "w") as zipf:
    zipf.write("app.py")
    zipf.write("requirements.txt")
    zipf.write("README.md")

# تحميل الملف
files.download(zip_filename)