Update app.py

app.py

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+
 import gradio as gr
 from PIL import Image
 import numpy as np
@@ -46,59 +47,25 @@ def generate_mask(image):
 
     return mask_image
 
-# Interfaz de Gradio para cargar una imagen
-def gradio_interface():
-    css = """
-    .app-container { background-color: white; }
-    .title-container {
-        background-color: white;
-        display: flex;
-        align-items: center;
-        justify-content: center;
-        height: 300px;
-        font-size: 24px;
-        font-weight: bold;
-        text-align: center;
-    }
-    .centered-image { 
-        display: block; 
-        margin: auto; 
-    }
-    """
-    with gr.Blocks(css=css) as demo:
-        # Fila con título en rectángulo y logo en dos columnas
-        with gr.Row():
-            gr.Image(value="Cacaotin.png", width=300, height=300, elem_id="centered-image")
-            gr.Markdown("<div class='title-container'>Fermentation Level Classification for Cocoa Beans</div>")
-
-        # Botón GitHub centrado
-        gr.Markdown("<center><a href='https://github.com/kebincontreras/cocoa_beans_interfaces' target='_blank'><button style='background-color: #007bff; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 5px; font-size: 16px;'>View on GitHub</button></a></center>")
-
-        # Organizar imágenes de carga y procesadas en la misma fila
-        with gr.Row():
-            img_input = gr.Image(label="Upload Image", examples=["/mnt/data/cacao_1.png", "/mnt/data/cacao_2.jpg"])
-            img_output = gr.Image(label="Image with Generated Mask")
-        
-        # Botón para generar la máscara
-        btn_classify = gr.Button("Generate Mask for Fermentation Level")
-        btn_classify.click(generate_mask, inputs=img_input, outputs=img_output)
+# Crear la interfaz con ejemplos
+examples = [["cacao_1.png"], ["cacao_2.jpg"]]  # Asegúrate de que estos archivos estén en la misma carpeta que el script
 
-        # Descripciones de clases de cacao según NTC1252:2021
-        gr.Markdown("""
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_mask,
+    inputs=gr.Image(label="Upload Image"),
+    outputs=gr.Image(label="Image with Generated Mask"),
+    title="Fermentation Level Classification for Cocoa Beans",
+    examples=examples,
+    description="""
         **Cacao Classes According to NTC1252:2021:**
         - **a) Well-fermented:** Optimal fermentation process.
         - **b) Partially fermented:** Incomplete fermentation process.
         - **c) Non-fermented:** Lack of adequate fermentation.
-        """)
-        gr.Image(value="cacao.png", label="a) Well-fermented, b) Partially fermented, c) Non-fermented")
-
-        # Texto explicativo final según la norma
-        gr.Markdown("**Explanation According to NTC1252:2021:** Here you can explain how the NTC1252:2021 norm applies to the classification of fermentation levels.")
-    
-    return demo
+        
+        **Explanation According to NTC1252:2021:** Here you can explain how the NTC1252:2021 norm applies to the classification of fermentation levels.
+    """
+)
 
 # Ejecutar la aplicación
 if __name__ == "__main__":
-    demo = gradio_interface()
-    demo.launch()
-
+    iface.launch()