Update app.py

app.py

@@ -13,11 +13,9 @@ from pathlib import Path
 import pytesseract
 from pdf2image import convert_from_path
 from PIL import Image
+from gradio_client import Client
 
-#print('HOLA:', os.walk('../'))
-
-#pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"./lib/Tesseract-OCR/tesseract.exe"
-#path_to_poppler_exe = r"./lib/poppler-0.68.0/bin"
+client = Client("https://e564a63b1e689a45ef.gradio.live/")
 
 def ocrtotext(filename):
     # Almacena todas las páginas del PDF en una variable
@@ -26,7 +24,6 @@ def ocrtotext(filename):
     text_file = (f'{filename}.txt')  # Nombre del archivo de texto de salida
 
     # Parte #1: Convirtiendo el PDF a imágenes
-    #pdf_pages = convert_from_path(PDF_file, 300, poppler_path=path_to_poppler_exe)
     pdf_pages = convert_from_path(PDF_file, 300)
     # Lee el archivo PDF a 300 DPI
 
@@ -124,7 +121,13 @@ def predict(file):
     if chunks2[i] not in chunks_removable2 or model.predict([chunks2[i]]).item() == 1:
       recorte_final += chunks2[i] + " "
   print(100, '%')
-  return recorte_final
+
+  result = client.predict(
+				recorte_final,	# str in 'text' Textbox component
+				api_name="/predict"
+    )
+  return result
+
 
 # Crear una interfaz Gradio
 iface = gr.Interface(