Final v1

app.py

@@ -64,7 +64,7 @@ def cargar_dataframe_1(eleccion):
     version2 = cargar_dataframe_2()
     suma = 0.0
     # Utilizar un bucle for para sumar todas las filas de la columna
-    for valor in nuevo_df['Kcal/Ración(g)']:
+    for valor in nuevo_df['Kcal']:
         suma += float(valor)
         
     suma = round(suma, 1)
@@ -133,7 +133,7 @@ def umbralizar_imagen(imagen, umbral):
 
   return imagen_umbralizada
     
-def image_mod(img_original):
+def image_mod(Original, Detectada):
     ancho, alto = img_original.size
     img_original = img_original.resize((640, 640))
     results = model(img_original, conf=0.60)  # results list
@@ -215,7 +215,7 @@ Tabla1 = gr.Interface(
     ),
     live=True,
     outputs=[gr.Dataframe(
-            headers=["Alimento", "Ración(g)", "Kcal/Ración(g)"],
+            headers=["Alimento", "Ración(g)", "Kcal"],
             label="Resumen alimenticio",
     ), gr.Textbox(label="Total kcal"), 
     gr.Dataframe(
@@ -232,12 +232,11 @@ Tabla2 = gr.Interface(
             resumen,
             label="Resumen alimenticio"
     ), gr.Textbox(label="Total kcal del día")],
-    description="Resumen del las kcal consumidas durante el día.",
+    description="Resumen del las kcal ingeridas durante el día.",
 )
 
-demo = gr.TabbedInterface([Imagen, Tabla1, Tabla2], ["Imagen", "Casual", "Resumen diario"], 
+demo = gr.TabbedInterface([Imagen, Tabla1, Tabla2], ["Inicio", "Detalles", "Diario"], 
                           title = "Detección de alimentos", theme='gradio/soft')
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(auth=("admin", "TheBest"))
-    #demo.launch()
+    demo.launch()