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from io import BytesIO
import requests
import streamlit as st

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# 香蕉葉病害分類
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#### 健康香蕉葉示例 
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img1 = Image.open('/home/user/app/healthy_1.jpg')
img2 = Image.open('/home/user/app/healthy_2.jpg')
img3 = Image.open('/home/user/app/healthy_3.jpg')

col1, col2, col3 = st.columns(3)

with col1:
    st.image(img1, caption="healthy_1", use_column_width=True)
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    st.image(img2, caption="healthy_2", use_column_width=True)
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#### 香蕉葉斑病（Black sigatoka；Black leaf streak）
病原菌學名：Mycosphaerella fijiensis （= M. fijiensis var. fijiensis ）

目前仍被視為危害全球香蕉產區最嚴重之病害，對香蕉作物之生存威脅至鉅。此病不但直接危害蕉株葉片，影響蕉株健葉數，導致產期延後或減產。
亦可間接造成香蕉外銷船運期間，因採收株葉片數不足，引發蕉果果齡偏高過熟而黃化廢棄。最早於1963年被報導發生於斐濟，國內最早記載於1927年，但缺乏考證。
1960年代在國內蕉區大流行，曾造成相當嚴重之損失，惟自1978年賽洛瑪颱風，高屏蕉區被夷為平地後，舊蕉園葉斑病菌初期感染源密度明顯降低，
加上全面執行葉部病害防治作業後，葉斑病發生地區由屏東往高雄旗山主產區逐年減少，目前僅侷限於臺灣東半部台東關山以北至花蓮壽豐之間，在西半部僅零星發生於高雄美濃至台南楠西一帶。

病徵：初期病徵通常出現在第3或第4片葉背面，為紅棕色小條斑，大約5~10 ×0.1~1公厘，與葉脈平行，通常集中在葉片左側和葉尖部位。
之後條斑擴大變黑，同時亦出現在葉表面。至中期條斑擴大而呈橢圓形褐斑，周圍有黃色暈圈。至後期轉呈黑褐色或黑色病斑，而後病斑中間開始變灰色。受害葉片提早枯死。
											
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#### 圓星病（Cordana leaf spot）
病原菌學名：Cordana musae（Zimm.）Hohnel

分布極廣，但屬輕微葉部病害。當葉片弱化、老化、處逆境、營養不良、有傷口或受其他生物感染時，危害較明顯。
病斑大，橢圓形，呈同心圓，淡褐色或黃色。病斑中心為灰色、周圍繞有鮮黃色暈圈；

病斑有時會融合擴大，或在葉片邊緣銜接而使整個葉緣枯掉，本病通常只在老葉發生。
防治方法：葉部黑星病防治藥劑對本病皆有防治效果。
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img1 = Image.open('/home/user/app/cordana_1.jpg')
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    st.image(img3, caption="cordana_3", use_column_width=True)

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#### 擬盤多毛胞屬真菌病害（Pestalotiopsis）
著名的植物病原體品種，主要分布於熱帶地區，可危害多種果樹，於貯後病害紀錄如檬果、番石榴、荔枝、酪梨等皆曾發現，也常引起水果的果腐病。

病徵：感染葉片則出現淡黃褐色病斑，表面散生黑色小點，此為分生孢子盤構造，常發生於破損葉片或生長勢較弱的植株；
受感染植株在新梢的修剪傷口附近可見病班，病斑表面黑色小點突起，為分生孢子盤內有分生孢子，可由表面頂點孔處釋出。
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img1 = Image.open('/home/user/app/pestalotiopsis_1.jpg')
img2 = Image.open('/home/user/app/pestalotiopsis_2.jpg')
img3 = Image.open('/home/user/app/pestalotiopsis_3.jpg')

col1, col2, col3 = st.columns(3)

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    st.image(img1, caption="pestalotiopsis_1", use_column_width=True)
with col2:
    st.image(img2, caption="pestalotiopsis_2", use_column_width=True)
with col3:
    st.image(img3, caption="pestalotiopsis_3", use_column_width=True)



def predict(img):
    st.image(img, caption="Your image", use_column_width=True)
    pred, key, probs = learn_inf.predict(img)
    # st.write(learn_inf.predict(img))

    f"""
    ## This **{'is cordana' if pred == 'cordana' else 'is pestalotiopsis' if pred == 'pestalotiopsis' else 'is sigatoka' if pred == 'sigatoka' else 'is healthy'}** banana leaf.
    ### Prediction result: {pred}
    ### Probability of {pred}: {probs[key].item()*100: .2f}%
    """

path = "./"
learn_inf = load_learner(path + "demo_model.pkl")

option = st.radio("", ["Upload Image", "Image URL"])

if option == "Upload Image":
    uploaded_file = st.file_uploader("Please upload an image.")

    if uploaded_file is not None:
        img = PILImage.create(uploaded_file)
        predict(img)

else:
    url = st.text_input("Please input a url.")

    if url != "":
        try:
            response = requests.get(url)
            pil_img = PILImage.create(BytesIO(response.content))
            predict(pil_img)

        except:
            st.text("Problem reading image from", url)