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import streamlit as st
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
import os
import google.generativeai as genai
import os
from googletrans import Translator
# import google.generativeai as genai # Commentez cette ligne si inutile pour text-to-speech
from PIL import Image
from gtts import gTTS # Bibliothèque pour la synthèse vocale
import google.generativeai as genai
import requests
import base64
import io
import pandas as pd
st.set_page_config(layout="wide")
st.sidebar.image('logo.png',width=300)
st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
def main():
menu =['Chatbot','Text-to-speech','Zero-shot-image-classification','Image-to-text']
choice = st.sidebar.selectbox('Select Menu',menu)
if choice == 'Chatbot':
genai.configure(api_key=os.getenv('GOOGLE_API_KEY'))
model=genai.GenerativeModel('gemini-pro')
chat= model.start_chat(history=[])
st.title('Chatbot Intelligent')
st.write("<hr>", unsafe_allow_html=True)
def get_gemini_response(question):
response=chat.send_message(question,stream=True)
return response
# Initialize chat history
if "messages" not in st.session_state:
st.session_state.messages = []
# Display chat messages from history on app rerun
for message in st.session_state.messages:
with st.chat_message(message["role"]):
st.markdown(message["content"])
# React to user input
if prompt := st.chat_input("Quoi de neuf?"):
# Display user message in chat message container
st.chat_message("user").markdown(prompt)
# Add user message to chat history
st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
response = get_gemini_response(prompt)
# Display assistant response in chat message container
with st.chat_message("assistant"):
for chunk in response:
st.write(chunk.text)
#st.markdown(response)
# Add assistant response to chat history
st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content":chunk.text })
if choice == 'Text-to-speech':
genai.configure(api_key=os.getenv('GOOGLE_API_KEY'))
st.header('Transformez votre Texte en Espagnol avec Audio')
st.write("<hr>", unsafe_allow_html=True)
def get_text_to_speech(texte):
# Traduction du texte en espagnol
texte_espagnol = traduire_texte(texte)
# Configuration de la langue et de la vitesse (optionnel)
tts = gTTS(text=texte_espagnol, lang='es', slow=False)
# Enregistrement du fichier audio
tts.save("output.mp3")
# Lire le fichier audio dans Streamlit (nécessite des bibliothèques supplémentaires)
st.audio("output.mp3")
def traduire_texte(texte):
traducteur = Translator()
traduction = traducteur.translate(texte, dest="es")
return traduction.text
# CSS personnalisé pour le bouton avec un fond vert
custom_css = """
<style>
.stButton>button {
background-color: green;
color: white;
padding: 10px 30px; /* Ajuster la hauteur et la largeur du bouton */
font-size: 16px; /* Ajuster la taille de la police du texte */
border: 2px solid green; /* Ajouter une bordure verte */
border-radius: 5px; /* Ajouter des coins arrondis à la bordure */
margin-left: auto; /* Positionner le bouton à droite */
margin-right: 0; /* Positionner le bouton à droite */
}
/* Style pour le survol du bouton */
.stButton>button:hover {
background-color: white;
color: green;
border: 2px solid green; /* Ajouter une bordure verte */
border-radius: 5px; /* Ajouter des coins arrondis à la bordure */
}
</style>
"""
# Affichage du CSS personnalisé
st.markdown(custom_css, unsafe_allow_html=True)
def input_text_setup():
text = st.text_area("Entrez le texte à convertir en parole :", height=200,placeholder="Veuillez entre votre text a traduire...")
submit_button = st.button("Soumettre") # Ajout du bouton de soumission
return text, submit_button
# Section pour la conversion text-to-speech
# Afficher le champ de texte et le bouton de soumission
text_to_convert, submit_button = input_text_setup()
if submit_button:
if text_to_convert:
texte_traduit = traduire_texte(text_to_convert)
st.success("Texte converti en parole espagnole avec sucess.")
get_text_to_speech(texte_traduit)
# Section pour l'analyse d'images (peut rester commentée si non utilisée)
else:
st.warning("Veuillez entrer du texte avant de soumettre.")
if choice == 'Zero-shot-image-classification':
st.title("CLIP Image Classification")
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/openai/clip-vit-large-patch14"
hugging_face_token = os.getenv('API_TOKEN')
def query(data):
img_bytes = io.BytesIO(data["image_bytes"])
payload = {
"parameters": data["parameters"],
"inputs": base64.b64encode(img_bytes.read()).decode("utf-8")
}
headers = {"Authorization": f"Bearer {hugging_face_token}"}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
return response.json()
custom_css = """
<style>
.stButton>button {
background-color: green;
color: white;
padding: 10px 30px; /* Ajuster la hauteur et la largeur du bouton */
font-size: 16px; /* Ajuster la taille de la police du texte */
border: 2px solid green; /* Ajouter une bordure verte */
border-radius: 5px; /* Ajouter des coins arrondis à la bordure */
margin-left: auto; /* Positionner le bouton à droite */
margin-right: 0; /* Positionner le bouton à droite */
}
/* Stylisation des étiquettes prédites */
.st-emotion-cache-cnbvxy {
margin-top: 20px;/* Marge supérieure */
font-size: 100px !important; /* Taille de la police */
}
/* Style pour chaque étiquette prédite */
.predicted-label {
color: green; /* Texte vert */
margin-bottom: 5px; /* Marge inférieure */
}
/* Style pour le survol du bouton */
.stButton>button:hover {
background-color: white;
color: green;
border: 2px solid green; /* Ajouter une bordure verte */
border-radius: 5px; /* Ajouter des coins arrondis à la bordure */
}
</style>
"""
# Affichage du CSS personnalisé
st.markdown(custom_css, unsafe_allow_html=True)
uploaded_image = st.file_uploader("Upload Image", type=["jpg", "jpeg", "png"])
if uploaded_image is not None:
st.image(uploaded_image, caption="Uploaded Image", use_column_width=True)
st.title("Entre les Labels (obligatoire)")
candidate_labels = st.text_input("Entrez les étiquettes séparées par des virgules",placeholder='Veullez entrer les classes separé par des virgules. ex: chat, chien, souris ...')
parameters = {"candidate_labels": candidate_labels.split(",")}
if st.button("Classifier"):
if candidate_labels.strip() == "":
st.warning("Veuillez entrer au moins une étiquette. Au-delà de deux étiquettes, veuillez vous assurer de les séparer par des virgules et des espaces.")
else:
parameters = {"candidate_labels": candidate_labels.split(",")}
result = query({"image_bytes": uploaded_image.read(), "parameters": parameters})
if result:
# Début du tableau
st.title("Predicted Labels:")
# Création d'une liste pour stocker les labels et scores
labels = []
scores = []
for prediction in result:
label = prediction["label"]
score = prediction["score"]
labels.append(label)
scores.append(score)
# Création d'un DataFrame avec les labels et les scores
df = pd.DataFrame({
'Label': labels,
'Score': scores,
})
# Affichage du DataFrame avec une largeur ajustée
st.dataframe(df, width=600)
else:
st.write("No labels predicted.")
if choice == 'Image-to-text':
genai.configure(api_key=os.getenv('GOOGLE_API_KEY'))
custom_css = """
<style>
.stButton>button {
background-color: green;
color: white;
padding: 10px 30px; /* Ajuster la hauteur et la largeur du bouton */
font-size: 16px; /* Ajuster la taille de la police du texte */
border: 2px solid green; /* Ajouter une bordure verte */
border-radius: 5px; /* Ajouter des coins arrondis à la bordure */
margin-left: auto; /* Positionner le bouton à droite */
margin-right: 0; /* Positionner le bouton à droite */
}
/* Style pour le survol du bouton */
.stButton>button:hover {
background-color: white;
color: green;
border: 2px solid green; /* Ajouter une bordure verte */
border-radius: 5px; /* Ajouter des coins arrondis à la bordure */
}
</style>
"""
st.markdown(custom_css, unsafe_allow_html=True)
def get_gemini_response(input_prompt,image):
model=genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
response = model.generate_content([input_prompt,image[0]])
return response.text
def input_image_setup(uploaded_file):
if uploaded_file is not None:
bytes_data = uploaded_file.getvalue()
image_parts = [{'mime_type':uploaded_file.type,
'data':bytes_data}]
return image_parts
else:
raise FileNotFoundError('No File Uploaded')
st.header('Description d une image')
st.write("<hr>", unsafe_allow_html=True)
uploaded_file = st.file_uploader('Choose an image.',type=['jpg','jpeg','png'])
if uploaded_file is not None:
image=Image.open(uploaded_file)
st.image(image,caption="uploaded_file",use_column_width=True)
st.write("<hr>", unsafe_allow_html=True)
submit=st.button('Decrire')
input_prompt="""
Decrire l'image
"""
if submit:
if uploaded_file is not None:
image_data = input_image_setup(uploaded_file)
response = get_gemini_response(input_prompt,image_data)
st.subheader('La description de l\'image est : ')
st.markdown(
f"<div style='font-size: 18px; border-radius: 10px; border: 2px solid #777777;; padding: 20px; line-height: 1.7;'>{response}</div>",
unsafe_allow_html=True )
else:
st.error("Veuillez entrer une image en entrée")
if __name__ == '__main__':
main()
#https://huggingface.co/spaces/DJONG-WANG/projet_tutore |