Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
-
-#import sys
-#import os
 import pandas as pd
 import numpy as np
-#import cv2
-#import matplotlib.pyplot as plt
-#from PIL import Image
-#import keras
-#import tensorflow as tf
-#from keras.models import Model
-#from keras.optimizers import Adam
-#from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input
-#from keras.applications.vgg19 import VGG19, preprocess_input
-#from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
-#from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
-#from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, MaxPooling2D, Conv2D
-#from pathlib import Path
-#from sklearn.metrics import accuracy_score
-
 
 from keras.models import model_from_json
 from keras.preprocessing import image
@@ -27,22 +9,21 @@ import heapq
 
 file = open("focusondriving.json", 'r')
 model_json2 = file.read()
-#file.close()
+file.close()
 loaded_model = model_from_json(model_json2)
-#loaded_model = model_from_json("focusondriving.json")
 loaded_model.load_weights("focusondriving.h5")
 
 class_dict = {
-    'c0': 'Manos en el volante',
+    'c0': 'Conduciendo de forma segura',
     'c1': 'Móvil en la mano derecha',
     'c2': 'Hablando por el teléfono con la mano derecha',
     'c3': "Móvil en la mano izquierda",
     'c4': 'Hablando con el teléfono con la mano izquierda',
-    'c5': 'Tocando el salpicadero',
+    'c5': 'Tocando la radio o el salpicadero',
     'c6': 'Bebiendo',
-    'c7': 'Buscando detrás',
-    'c8': 'Tocándose la cabeza',
-    'c9': 'Mirando al lado'
+    'c7': 'Buscando en la parte trasera',
+    'c8': 'Manos en la cara o el pelo',
+    'c9': 'Mirando hacia el lado'
 }
 
 def predict_image(pic):
@@ -60,9 +41,7 @@ def predict_image(pic):
     if preds[list_desc_order[1]] > 0.3:
         result2 = f'c{list_desc_order[1]}'
         result2_  = round(preds[list_desc_order[1]], 2)
-    #txt = f"category {directory} result 1 {result1} {round(preds[list_desc_order[0]],2)} | result2 {result2} {result2_}"
-    #txt = f"categoria {directory}"
-    
+        
     score = round(preds[list_desc_order[0]], 2)*100
     score = int(score)
     txt2 = f"resultado: {class_dict.get(result1)}     probabilidad {score}%"
@@ -82,10 +61,10 @@ iface = gr.Interface(
     
     
     interpretation="default",
-    title = 'FER - Facial Expression Recognitionllll',
-    description = 'Probablemente nos daremos cuenta de que muchas veces se miente cuando se tratan las emociones, ¿pero nuestra cara también miente? https://saturdays.ai/2022/03/16/detectando-emociones-mediante-imagenes-con-inteligencia-artificial/ ',
-    
-    theme = 'grass'
+    title = 'Focus on Driving',
+    description = 'El objetivo de este proyecto es ajustar un modelo de Machine Learning capaz de identificar y clasificar las diferentes distracciones a que estamos expuestos siempre que conducimos. https://saturdays.ai/2022/03/16/focus-on-driving-redes-neuronales-aplicadas-a-la-seguridad-vial/',
+    examples=[["img_50156.jpg"], ["img_32161.jpg"], ["img_97052.jpg"], ["img_95082.jpg"], ["img_32168.jpg"], ["img_42945.jpg"], ["img_62638.jpg"], ["img_30.jpg"], ["img_13171.jpg"], ["img_90752.jpg"]],
+    theme = 'dark-seafoam'
  )