text: # Ref: https://towardsdatascience.com/image-classification-of-uploaded-files-using-streamlits-killer-new-feature-7dd6aa35fe0
  
  # streamlit run app.py
  from mrcnn.visualize import display_images
  from mrcnn.config import Config
  from mrcnn.model import MaskRCNN
  from mrcnn.utils import Dataset
  from interface_utils import *
  from mrcnn import visualize 
  from mrcnn.visualize import display_images
  import streamlit as st
  import numpy as np
  import time
  import leaf
  import cv2
  import os
  from PIL import Image
  import io
  from keras.preprocessing import image
  
  st.title("Segmentação e remoção de fundo")
  uploaded_file = st.file_uploader("Escolha uma imagem...", type=["png", "jpeg", "jpg", "tiff", "bmp"])
  if uploaded_file is not None:
      image = Image.open(uploaded_file)
      st.image(image, caption='Imagem original.', use_column_width=True)
      save_uploadedfile(image)
      st.write("Upload concluído com sucesso :)")
  
  left_column, right_column = st.beta_columns(2)
  
  pressed = left_column.button('Segmentar!')
  if pressed:
      st.write("Segmentação em andamento...")
      start = time.time()
      
      weights = '/content/mask_rcnn_custom_0033.h5' # colab path
      
      splash_image = inference('/content/out.jpg', weights)
      st.image('/content/predicted.jpg', caption='Imagem Segmentada.', use_column_width=True)
      # other image
      st.image('/content/splashed.jpg', caption='Ferrugem em evidência.', use_column_width=True)
  
      end = time.time()
      total_time_prediction = int((end - start))
      st.write("Tempo decorrido da execução da predição: " + str(total_time_prediction) + " segundos.")
      
  pressed_2 = right_column.button('Remover o fundo!')
  if pressed_2:
      st.write("Removendo fundo da imagem utilizando a API do remove.bg ...")
      no_bg = remove_bg_from_image('/content/splashed.jpg')
      st.image('/content/splashed.jpg_no_bg.png')
      st.write('Processo finalizado.')
  expander = st.beta_expander("Sobre")
  expander.write("Para baixar a imagem, basta clicar com o lado direito do mouse encima da imagem e selecionar a opção de salvar.\nTrabalho de conclusão de curso. Engenharia Elétrica - 2021.1")
  
  # Streamlit widgets automatically run the script from top to bottom. Since
  # this button is not connected to any other logic, it just causes a plain
  # rerun.
  st.button("Recomeçar")
  