Update app.py

app.py

@@ -3,11 +3,7 @@ from PIL import Image
 import numpy as np
 from scipy.ndimage import label, find_objects
 
-# Cargar el modelo YOLO (si necesitas usarlo en otro caso)
-# import torch
-# model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
-
-# Función para generar la máscara en lugar de la detección de objetos
+# Función para generar la máscara
 def generate_mask(image):
     # Convertir la entrada en un objeto PIL.Image si no lo es
     if isinstance(image, np.ndarray):
@@ -80,7 +76,7 @@ def gradio_interface():
 
         # Organizar imágenes de carga y procesadas en la misma fila
         with gr.Row():
-            img_input = gr.Image(label="Upload Image")
+            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