app.py

from PIL import Image
from ultralytics import YOLO
import gradio as gr

# Cargar un modelo YOLOv8n preentrenado
model = YOLO('best.pt')

def detect_objects(image: Image.Image):
    # Realizar la inferencia
    results = model.predict(image)

    # Obtener los resultados y el texto de descripción
    description = ""
    for r in results:
        im_array = r.plot()  # plot a BGR numpy array of predictions
        im = Image.fromarray(im_array[..., ::-1])  # Convertir a imagen RGB
        description += r.print()  # Obtener la descripción de los objetos detectados

    return im, description  # Retornar la imagen y la descripción

# Crear la interfaz de Gradio
gr.Interface(fn=detect_objects, inputs="image", outputs=["image", "text"]).launch()