Update app.py

app.py

@@ -24,18 +24,14 @@ def predict_sketch(image):
     تستقبل الصورة من لوحة الرسم، تعالجها، وتعيد الاحتمالات.
     """
     try:
-        # تحويل الصورة إلى تدرج رمادي
+        # الصورة قادمة بصيغة (height, width, 3) RGB
         gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
-        # تغيير الحجم إلى 28×28
         resized = cv2.resize(gray, (28, 28))
-        # قلب الألوان (نفترض أن الخلفية سوداء والرسم أبيض)
+        # قلب الألوان (افتراض أن الخلفية سوداء والرسم أبيض)
         inverted = 255 - resized
-        # تطبيع القيم إلى [0,1]
         normalized = inverted.astype('float32') / 255.0
-        # إعادة التشكيل لتناسب CNN
         reshaped = normalized.reshape(1, 28, 28, 1)
         
-        # التنبؤ
         prediction = model.predict(reshaped, verbose=0)[0]
         return {str(i): float(prediction[i]) for i in range(10)}
     except Exception as e:
@@ -47,13 +43,13 @@ def predict_sketch(image):
 def random_example():
     idx = np.random.randint(0, len(test_images))
     img = test_images[idx].reshape(28, 28)
-    # تحويل إلى 3 قنوات (RGB) لأن Sketchpad يتوقع صورة ملونة
+    # تحويل إلى 3 قنوات (RGB) لأن مكون Image يتوقع صورة ملونة
     img_rgb = np.stack([img] * 3, axis=2)
     info_text = f"🖼️ مثال عشوائي رقم {idx} | الرقم الحقيقي: {test_labels[idx]}"
     return img_rgb, info_text
 
 # ============================================
-# 5. بناء واجهة Gradio (باستخدام Blocks)
+# 5. بناء واجهة Gradio باستخدام gr.Image (مع خاصية الرسم)
 # ============================================
 with gr.Blocks(title="MNIST Digit Recognizer") as demo:
     gr.Markdown("# 🧠 التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد")
@@ -61,13 +57,13 @@ with gr.Blocks(title="MNIST Digit Recognizer") as demo:
 
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            # 🔥 تم إزالة image_size واستخدام width/height (مدعومة في جميع الإصدارات)
-            sketch = gr.Sketchpad(
+            # 🔥 استخدام gr.Image مع sources=['sketch'] لإنشاء لوحة رسم
+            sketch = gr.Image(
+                sources=['sketch'],
                 label="✏️ ارسم هنا",
-                brush_color="#FFFFFF",
-                brush_radius=12,
                 height=280,
-                width=280
+                width=280,
+                type="numpy"  # تعيد الصورة كمصفوفة NumPy
             )
             with gr.Row():
                 submit_btn = gr.Button("🔮 توقع", variant="primary")
@@ -82,7 +78,7 @@ with gr.Blocks(title="MNIST Digit Recognizer") as demo:
     random_btn.click(fn=random_example, inputs=[], outputs=[sketch, info])
 
 # ============================================
-# 6. تشغيل التطبيق (ننقل theme إلى هنا)
+# 6. تشغيل التطبيق
 # ============================================
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(share=True, theme=gr.themes.Soft())
+    demo.launch(share=True)