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  1. app.py +12 -13
app.py CHANGED
@@ -11,13 +11,9 @@ class TargetMaskConvertTransform(ItemTransform):
11
  def __init__(self): pass
12
  def encodes(self, x): return x
13
 
14
- # Transformaci贸n de Albumentations (SOLUCI脫N AQU脥)
15
  class SegmentationAlbumentationsTransform(ItemTransform):
16
- split_idx = 0 # <--- ESTA L脥NEA ES LA CLAVE
17
- # Al poner split_idx=0, le decimos a FastAI:
18
- # "Esta transformaci贸n es SOLO para el conjunto de TRAIN".
19
- # Por tanto, al predecir una foto nueva, se saltar谩 esta clase y no dar谩 error.
20
-
21
  def __init__(self, aug):
22
  pass
23
  def encodes(self, x):
@@ -49,14 +45,17 @@ def predict(img):
49
  # Procesamiento a Numpy
50
  mask_data = np.array(pred_mask, dtype=np.uint8)
51
  h, w = mask_data.shape
 
 
52
  color_mask = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
53
 
54
- # Paleta de colores
55
- # 1:Hojas(Verde), 2:Madera(Marr贸n), 3:Poste(Gris), 4:Uvas(Morado)
56
- color_mask[mask_data == 1] = [0, 255, 0]
57
- color_mask[mask_data == 2] = [139, 69, 19]
58
- color_mask[mask_data == 3] = [192, 192, 192]
59
- color_mask[mask_data == 4] = [128, 0, 128]
 
60
 
61
  return color_mask
62
 
@@ -66,7 +65,7 @@ iface = gr.Interface(
66
  inputs=gr.Image(type="pil"),
67
  outputs=gr.Image(type="numpy"),
68
  title="Segmentaci贸n de Uvas (ResNet50)",
69
- description="Modelo capaz de detectar: Uvas (Morado), Hojas (Verde), Madera (Marr贸n) y Postes (Gris).",
70
  examples=[]
71
  )
72
 
 
11
  def __init__(self): pass
12
  def encodes(self, x): return x
13
 
14
+ # Transformaci贸n de Albumentations (SOLUCI脫N FIX)
15
  class SegmentationAlbumentationsTransform(ItemTransform):
16
+ split_idx = 0 # Esta l铆nea evita que se ejecute en inferencia
 
 
 
 
17
  def __init__(self, aug):
18
  pass
19
  def encodes(self, x):
 
45
  # Procesamiento a Numpy
46
  mask_data = np.array(pred_mask, dtype=np.uint8)
47
  h, w = mask_data.shape
48
+
49
+ # Creamos la imagen RGB vac铆a
50
  color_mask = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
51
 
52
+ # --- PALETA DE COLORES ACTUALIZADA ---
53
+ # 0:Fondo(Negro), 1:Hojas(Verde), 2:Madera(Azul), 3:Poste(Rojo), 4:Uvas(Blanco)
54
+
55
+ color_mask[mask_data == 1] = [0, 255, 0] # Hojas -> Verde
56
+ color_mask[mask_data == 2] = [0, 0, 255] # Madera -> Azul (Tu cambio)
57
+ color_mask[mask_data == 3] = [255, 0, 0] # Poste -> Rojo (Tu cambio)
58
+ color_mask[mask_data == 4] = [255, 255, 255] # Uvas -> Blanco (Tu cambio)
59
 
60
  return color_mask
61
 
 
65
  inputs=gr.Image(type="pil"),
66
  outputs=gr.Image(type="numpy"),
67
  title="Segmentaci贸n de Uvas (ResNet50)",
68
+ description="Modelo capaz de detectar: Uvas (Blanco), Hojas (Verde), Madera (Azul) y Postes (Rojo).",
69
  examples=[]
70
  )
71