app.py

import streamlit as st
import google.generativeai as genai
import os
from PIL import Image

# Configuración de la API
gemini_api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
genai.configure(api_key=gemini_api_key)
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

# Función para predecir el tipo de objeto y proporcionar detalles
def identify_object(image):
    # Simulamos la identificación del objeto con un modelo preentrenado
    # Aquí debería ir la lógica de procesamiento de la imagen y predicción
    result = model.generate(
        input=image,
        max_output_tokens=100
    )
    return result

def main():
    st.title("Identificación de Objetos con IA")
    
    uploaded_file = st.file_uploader("Sube una imagen", type=["jpg", "jpeg", "png"])
    
    if uploaded_file is not None:
        image = Image.open(uploaded_file)
        st.image(image, caption="Imagen Cargada", use_column_width=True)
        
        st.write("Identificando...")
        # Aquí deberías convertir la imagen a un formato que el modelo pueda procesar
        # Por simplicidad, asumimos que el modelo puede trabajar directamente con la imagen
        result = identify_object(image)
        
        st.write("Resultado:")
        st.write(result)
        # Parsear el resultado y mostrar información relevante
        # Ejemplo:
        if "planta" in result:
            st.write("Tipo de planta:", result.get("tipo_planta"))
            st.write("Enfermedad detectada:", result.get("enfermedad"))
            st.write("Solución sugerida:", result.get("solucion"))
        else:
            st.write(f"Lo que se subió fue una foto de: {result.get('nombre_objeto')}")
            st.write(f"Probabilidad: {result.get('probabilidad')}%")

if __name__ == "__main__":
    main()