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()