import gradio as gr
import joblib
import cv2
import numpy as np

def previsao(image):
	# Carregando o modelo
	modelo = joblib.load('CNN.pkl')

	# tratando pixels da imagem
	imagem = cv2.resize(image, (150,150))
	img_rgb = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB)
	img_rgb = img_rgb.astype('float32')
	img_rgb /= 255.0
	img_rgb = img_rgb.reshape(1, 150, 150, 3)

	# Prevendo labels com a CNN
	labels = ['cloudy', 'rain', 'shine', 'sunrise']

	prev = modelo.predict(img_rgb)

	return (labels[np.argmax(prev)])


demo = gr.Interface(fn=previsao,
	inputs=gr.Image(),
	outputs="label")

demo.launch()