Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,9 @@
 import os
 import time
+import uuid
 import google.generativeai as genai
 import gradio as gr
+from PIL import Image
 from dotenv import load_dotenv
 
 # Cargar las variables de entorno
@@ -54,7 +56,21 @@ def response(message, history):
         time.sleep(0.01)
         yield response.text[: i + 1]
 
-# Función para manejar los archivos cargados y las imágenes
+# Función para manejar las imágenes cargadas
+def handle_uploaded_images(files):
+    """Procesa las imágenes cargadas, las redimensiona y las guarda"""
+    image_paths = []
+    for file in files:
+        image = Image.open(file).convert('RGB')  # Abrir y convertir la imagen a RGB
+        image_height = int(image.height * 512 / image.width)  # Mantener la proporción
+        image_resized = image.resize((512, image_height))  # Redimensionar la imagen
+        image_filename = f"{uuid.uuid4()}.jpeg"  # Crear un nombre único para la imagen
+        image_path = f"/tmp/{image_filename}"  # Ruta de almacenamiento temporal
+        image_resized.save(image_path, "JPEG")  # Guardar la imagen
+        image_paths.append(image_path)  # Agregar la ruta al resultado
+    return image_paths
+
+# Función para contar las imágenes cargadas
 def count_images(message, history):
     num_images = len(message["files"])  # Contar las imágenes cargadas en el mensaje actual
     total_images = 0
@@ -76,5 +92,18 @@ demo = gr.ChatInterface(
     )
 )
 
+# Función que se invoca al cargar imágenes
+def upload_images_handler(message, history):
+    # Procesar las imágenes cargadas
+    image_paths = handle_uploaded_images(message["files"])
+
+    # Actualizar el historial con las imágenes procesadas
+    history.append((None, image_paths))
+
+    return history, count_images(message, history)
+
+# Conectar la función de carga de imágenes con el evento de Gradio
+demo.upload(upload_images_handler, inputs=[gr.Files()], outputs=[gr.Chatbot()])
+
 # Iniciar la interfaz
 demo.launch()