Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+import yolov5
+import torch
+from PIL import Image
+import numpy as np
+
+# Carga del modelo preentrenado
+model = yolov5.load('keremberke/yolov5n-license-plate')
+model.conf = 0.25
+model.iou = 0.45
+
+# Función de detección
+def detect_license_plate(img):
+    results = model(img, size=640)
+    results.render()  
+    # Convertir de array a imagen PIL
+    rendered_img = Image.fromarray(results.ims[0])
+    return rendered_img
+
+# Interfaz
+demo = gr.Interface(
+    fn=detect_license_plate,
+    inputs=gr.Image(type="pil"),
+    outputs=gr.Image(type="pil"),
+    title="Detector de Matrículas",
+    description="Sube una imagen de un vehículo para detectar la matrícula usando YOLOv5n"
+)
+
+demo.launch()