Create app.py

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+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()