app.py

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, HTTPException
from roboflow import Roboflow
import shutil
from pathlib import Path

# Inicializar la aplicación FastAPI
app = FastAPI()

# Inicializar Roboflow
rf = Roboflow(api_key="z15djNx8oHjsud3dWL4A")
project = rf.workspace().project("stine")
model = project.version(3).model

# Carpeta temporal para guardar imágenes cargadas
UPLOAD_DIR = Path("uploads")
UPLOAD_DIR.mkdir(exist_ok=True)

@app.post("/predict/")
async def predict_image(file: UploadFile = File(...)):
    """
    Endpoint para predecir una imagen usando el modelo de Roboflow.
    """
    # Verificar el tipo de archivo
    if file.content_type not in ["image/jpeg", "image/png"]:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="El archivo debe ser una imagen (JPEG o PNG)")

    # Guardar el archivo temporalmente
    temp_file = UPLOAD_DIR / file.filename
    with temp_file.open("wb") as buffer:
        shutil.copyfileobj(file.file, buffer)

    # Realizar la predicción
    try:
        prediction = model.predict(str(temp_file), confidence=40, overlap=30).json()
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Error al realizar la predicción: {e}")

    # Devolver la predicción como respuesta
    return prediction