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app.py CHANGED
@@ -1,6 +1,7 @@
1
  from flask import Flask, request, jsonify
2
  from transformers import AutoProcessor, CLIPModel
3
  from PIL import Image
 
4
 
5
  # Charger le modèle CLIP et le processeur
6
  model = CLIPModel.from_pretrained("patrickjohncyh/fashion-clip")
@@ -15,6 +16,7 @@ app = Flask(__name__)
15
  def classify_image_with_text(text, image):
16
  # Effectuer la classification d'image à l'aide du texte
17
  keywords = text.split(',')
 
18
  inputs = processor(
19
  text=keywords, images=image, return_tensors="pt", padding=True
20
  )
@@ -25,6 +27,11 @@ def classify_image_with_text(text, image):
25
  predicted_label = keywords[predicted_class_index]
26
  return predicted_label
27
 
 
 
 
 
 
28
 
29
  @app.get("/")
30
  def root():
 
1
  from flask import Flask, request, jsonify
2
  from transformers import AutoProcessor, CLIPModel
3
  from PIL import Image
4
+ import base64
5
 
6
  # Charger le modèle CLIP et le processeur
7
  model = CLIPModel.from_pretrained("patrickjohncyh/fashion-clip")
 
16
  def classify_image_with_text(text, image):
17
  # Effectuer la classification d'image à l'aide du texte
18
  keywords = text.split(',')
19
+ image = decode_image_from_base64(image)
20
  inputs = processor(
21
  text=keywords, images=image, return_tensors="pt", padding=True
22
  )
 
27
  predicted_label = keywords[predicted_class_index]
28
  return predicted_label
29
 
30
+ # Fonction pour décoder une image encodée en base64 en objet PIL.Image.Image
31
+ def decode_image_from_base64(image_data):
32
+ image_data = base64.b64decode(image_data)
33
+ image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
34
+ return image
35
 
36
  @app.get("/")
37
  def root():