import gradio as gr
import pandas as pd
import os
import cv2
# from inference import inference
from PIL import Image, ImageFilter

def prueba_inferencia(img):
    
    df = pd.DataFrame({"Cell type": ["rbc", "wbc", "platelets"], "Count": [28, 55, 43]})

    # Aplicar filtro gaussiano
    img = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_COLOR)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)


    return [img, df]


def run():
    # Crear la interfaz de Gradio
    interface = gr.Interface(
        fn=prueba_inferencia,#inference
        inputs=gr.Image(type="filepath"),
        outputs=[gr.Image(type="pil"), 
                gr.BarPlot(
                    x="Cell type",
                    y="Count",
                    x_title="Cell type",
                    y_title="Count",
                    title="Cell Count",
                    tooltip=["Cell type", "Count"],
                    vertical=False,
                    y_lim=[0, 100],
                )],

        examples=[os.path.join("./data", img) for img in os.listdir("./data")],
        title="Detección de Células Sanguíneas",
        description="Sube una imagen de microscopio de células sanguíneas para detectar RBC, WBC y platelets."
    )

    # Ejecutar la aplicación
    interface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860) # Se encuentra en http://127.0.0.1:7860/
    


if __name__ == "__main__":
    run()