app.py

import gradio as gr
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools import mask as maskUtils

# Cargar el archivo JSON de anotaciones para COCO
coco = COCO('_annotations.coco.json') # Reemplaza con el nombre correcto del archivo

# Cargar el modelo preentrenado
model = "modelo_preentrenado" # Reemplaza con el nombre del modelo preentrenado que elijas

# Definir función para generar la segmentación y mostrar resultados
def show_segmentation(image):
 # Procesar la imagen y generar la segmentación usando el modelo
 # Asegúrate de procesar la imagen según los requisitos del modelo
 # y obtener la máscara de segmentación
 
 # Aquí puedes usar el modelo para generar la máscara de segmentación
 # segmentation_mask = generate_segmentation_mask(image)
 
 # Visualizar la imagen original y la máscara de segmentación
 # Visualiza "image" y "segmentation_mask" usando la función "visualize"
 
 # Aquí está la implementación de "visualize" que usaste anteriormente
 plt.figure(figsize=(10, 5))
 plt.subplot(1, 2, 1)
 plt.imshow(image)
 plt.title('Imagen')
 plt.axis('off')
 
 plt.subplot(1, 2, 2)
 plt.imshow(segmentation_mask, cmap='gray')
 plt.title('Máscara de segmentación')
 plt.axis('off')
 
 plt.tight_layout()
 plt.show()

 return image, segmentation_mask # Cambia esto según lo que quieras retornar

inputs = [gr.inputs.Image(type="pil", label="Input Image")]

outputs = [gr.outputs.Image(type="pil", label="Segmented Image"),
 gr.outputs.Image(type="numpy", label="Segmentation Mask")]
 
interface = gr.Interface(fn=show_segmentation, inputs=inputs, outputs=outputs, title="Image Segmentation")
interface.launch()