requirements.txt

gradio
roboflow
Pillow
requests

app.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+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)