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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# 감정 분석 파이프라인을 생성합니다.
-sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")
+# 비전 인식 파이프라인 초기화
+vision_pipeline = pipeline(task="image-classification")
 
-def analyze_sentiment(text):
-    # 입력된 텍스트에 대한 감정 분석을 수행합니다.
-    result = sentiment_pipeline(text)
-    # 분석 결과를 반환합니다.
-    return result[0]
+def process_video(video):
+    # 비디오 프레임을 처리하고 비전 인식 모델을 적용하는 함수
+    # 여기서는 예시를 단순화하기 위해 비디오 파일의 첫 프레임만 처리합니다.
+    # 실제 애플리케이션에서는 비디오의 모든 프레임 또는 특정 인터벌로 프레임을 처리할 수 있습니다.
+    results = vision_pipeline(video)
+    labels = [result['label'] for result in results]
+    return ", ".join(labels)
 
-# Gradio 인터페이스를 생성합니다.
-interface = gr.Interface(fn=analyze_sentiment,
-                         inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Enter Text Here..."),
-                         outputs="json",
-                         title="Text Sentiment Analysis",
-                         description="Enter a piece of text to analyze its sentiment. The model will classify it as positive or negative.")
+# Gradio 인터페이스 정의
+iface = gr.Interface(
+    fn=process_video,
+    inputs=gr.Video(source="webcam", streaming=True),
+    outputs="text",
+    title="실시간 웹캠 모니터링과 비전 인식",
+    description="웹캠을 통해 실시간으로 화면 변화를 감지하고, 비전 인식 모델을 적용하여 텍스트로 출력합니다."
+)
 
-# 앱을 실행합니다.
+# Gradio 애플리케이션 실행
 if __name__ == "__main__":
-    interface.launch()
+    iface.launch()