import gradio as gr
import numpy as np
import json
from huggingface_hub import hf_hub_download
from tensorflow import keras

# Descargar y cargar el modelo
model_path = hf_hub_download(
    repo_id="Rakesh007n/Leaf-Classification-for-plant-species",
    filename="leaf_species_model_epoch_2.keras"
)
model = keras.models.load_model(model_path)

# Traducción de las etiquetas al español
labels = [
    "Manzano_Moho_negro",
    "Manzano_Roya_del_cedro",
    "Manzano_Oídio",
    "Manzano_Saludable",
    "Manzano_Antracnosis",
    "Cerezo_(incluyendo_agrios)_Oídio",
    "Cerezo_(incluyendo_agrios)_Saludable",
    "Maíz_(maíz)_Mancha_gris_de_Cercospora",
    "Maíz_(maíz)_Roya_común",
    "Maíz_(maíz)_Tizon_norteño",
    "Maíz_(maíz)_Saludable",
    "Algodón_Hoja_enferma",
    "Algodón_Hoja_fresca",
    "Uva_Moho_negro",
    "Uva_Esca_(Manchas_negras)",
    "Uva_Tizon_de_hoja_(Isariopsis)",
    "Uva_Saludable",
    "Naranja_Huanglongbing_(Greening_cítrico)",
    "Naranja_Moho_negro",
    "Naranja_Canker",
    "Naranja_Saludable",
    "Durazno_Mancha_bacteriana",
    "Durazno_Saludable",
    "Pimiento_campana_Mancha_bacteriana",
    "Pimiento_campana_Saludable",
    "Papa_Tizon_temprano",
    "Papa_Tizon_tardío",
    "Papa_Saludable",
    "Calabaza_Oídio",
    "Frutilla_Escaldadura_hoja",
    "Frutilla_Saludable",
    "Tomate_Mancha_bacteriana",
    "Tomate_Tizon_temprano",
    "Tomate_Tizon_tardío",
    "Tomate_Moho_de_hoja",
    "Tomate_Septoria",
    "Tomate_Acaros_(Ácaro_2_manchas)",
    "Tomate_Mancha_objetivo",
    "Tomate_Virus_enrollado_amarillo",
    "Tomate_Virus_mosaico",
    "Tomate_Saludable",
    "Trigo_Saludable",
    "Trigo_Roya_hoja",
    "Trigo_Deficiencia_nitrógeno"
]

def predict(img):
    img = img.resize((96, 96))
    arr = np.array(img) / 255.0
    arr = np.expand_dims(arr, 0)
    preds = model.predict(arr)[0]
    return {labels[i]: float(preds[i]) for i in range(len(labels))}

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("Clasificador de enfermedades del cultivo ")
    gr.Markdown("Sube una imagen de una hoja de los siguientes Cultivos para detectar posibles enfermedades:manzano,cerezo,maíz,algodón,uva,naranja,durazno,morrón,papa,calabaza,frutilla,tomate,trigo"),
    gr.HTML(""" <a href="http://localhost:8081/enfMulticultivos" target="_blank"> Mostrar Enfermedades</a>""")

    with gr.Row():
        inp = gr.Image(type="pil", label="Subí una imagen")
        out = gr.Label(label="Predicción")

    btn = gr.Button("Predecir")
    btn.click(fn=predict, inputs=inp, outputs=out)

demo.launch( server_name="0.0.0.0",server_port=7860,share=False)