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@@ -7,7 +7,6 @@ import requests
 from io import BytesIO
 import numpy as np
 import os
-from pathlib import Path
 import tempfile
 
 # 🔥 MODÈLE SPÉCIALISÉ DANS LA MODE
@@ -30,32 +29,18 @@ except Exception as e:
     processor = None
     model = None
 
-# 🎯 LABELS COMPRÉHENSIBLES POUR LA MODE (adaptés au modèle)
+# 🎯 LABELS COMPRÉHENSIBLES POUR LA MODE (CORRIGÉ)
 FASHION_LABELS = {
     0: "T-shirt", 1: "Pantalon", 2: "Pull", 3: "Robe", 4: "Manteau",
     5: "Sandale", 6: "Chemise", 7: "Sneaker", 8: "Sac", 9: "Botte",
     10: "Veste", 11: "Jupe", 12: "Short", 13: "Chaussures", 14: "Accessoire"
-}
-
-def convert_heic_to_jpeg(image_path):
-    """Convertit les HEIC en JPEG si nécessaire"""
-    try:
-        if isinstance(image_path, str) and image_path.lower().endswith('.heic'):
-            # Conversion HEIC → JPEG
-            img = Image.open(image_path)
-            jpeg_path = image_path.replace('.heic', '.jpeg')
-            img.convert('RGB').save(jpeg_path, 'JPEG')
-            return jpeg_path
-    except:
-        pass
-    return image_path
+}  # ✅ PARENTHÈSE FERMANTE AJOUTÉE ICI
 
 def preprocess_image(image):
     """Prétraitement robuste des images"""
     try:
-        # Si c'est un chemin de fichier (HEIC)
+        # Si c'est un chemin de fichier
         if isinstance(image, str):
-            image = convert_heic_to_jpeg(image)
             image = Image.open(image)
         
         # Conversion en RGB
@@ -79,23 +64,13 @@ def classify_fashion(image):
         if processor is None or model is None:
             return "⚠️ Modèle en cours de chargement... Patientez 30s"
         
-        # 📸 Gestion spéciale HEIC et formats complexes
+        # 📸 Gestion de l'image
         try:
-            # Si l'image est un chemin temporaire (format HEIC)
-            if isinstance(image, str) and ('gradio' in image or 'tmp' in image):
-                if image.lower().endswith('.heic'):
-                    # Conversion HEIC → JPEG
-                    img = Image.open(image)
-                    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.jpg', delete=False) as tmp:
-                        img.convert('RGB').save(tmp.name, 'JPEG', quality=95)
-                        processed_image = Image.open(tmp.name)
-                        os.unlink(tmp.name)  # Nettoyage
-                else:
-                    processed_image = Image.open(image)
+            if isinstance(image, str):
+                processed_image = Image.open(image)
             else:
-                # Image normale
                 processed_image = image
-            
+                
             # Conversion en RGB si nécessaire
             if processed_image.mode != 'RGB':
                 processed_image = processed_image.convert('RGB')
@@ -122,4 +97,94 @@ def classify_fashion(image):
         results = []
         for i in range(len(top_indices[0])):
             label_idx = top_indices[0][i].item()
-            label_name = FASHION_LABELS.get(label_idx, f"Catégorie {label_idx}")
+            label_name = FASHION_LABELS.get(label_idx, f"Catégorie {label_idx}")
+            score = top_probs[0][i].item() * 100
+            results.append({"label": label_name, "score": score})
+        
+        # 📋 AFFICHAGE DES RÉSULTATS
+        output = "## 🎯 RÉSULTATS DE CLASSIFICATION:\n\n"
+        
+        for i, result in enumerate(results):
+            if result['score'] > 5:  # Seuil minimal de 5%
+                output += f"{i+1}. **{result['label']}** - {result['score']:.1f}%\n"
+        
+        output += f"\n---\n"
+        output += f"📊 **Format supporté:** JPEG, PNG, WebP\n"
+        output += f"⚠️ **Format non supporté:** HEIC (Apple)\n"
+        
+        output += "\n💡 **Conseils:**\n"
+        output += "• Convertir HEIC en JPEG avec votre téléphone\n"
+        output += "• Utiliser des images nettes et bien éclairées\n"
+        output += "• Cadrer le vêtement au centre\n"
+        
+        return output
+        
+    except Exception as e:
+        return f"❌ Erreur de traitement: {str(e)}\n\n🔧 Contactez le support si le problème persiste"
+
+# 🖼️ EXEMPLES DE TEST (URLs fiables)
+EXAMPLE_URLS = [
+    "https://images.unsplash.com/photo-1558769132-cb1aea458c5e?w=400",  # T-shirt
+    "https://images.unsplash.com/photo-1594633312681-425c7b97ccd1?w=400",  # Robe
+    "https://images.unsplash.com/photo-1529111290557-82f6d5c6cf85?w=400",  # Chemise
+]
+
+# 🎨 INTERFACE SIMPLIFIÉE
+with gr.Blocks(title="Classificateur de Vêtements", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    
+    gr.Markdown("""
+    # 👗 CLASSIFICATEUR DE VÊTEMENTS
+    *Supporte: JPEG, PNG, WebP | ❌ HEIC non supporté*
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### 📤 UPLOADER UNE IMAGE")
+            image_input = gr.Image(
+                type="filepath",
+                label="Sélectionnez une image",
+                height=300,
+                sources=["upload"],
+            )
+            
+            gr.Markdown("""
+            ### 📋 FORMATS SUPPORTÉS
+            ✅ **JPEG** - Recommandé  
+            ✅ **PNG** - Supporté  
+            ✅ **WebP** - Supporté  
+            ❌ **HEIC** - Non supporté (format Apple)
+            """)
+            
+            classify_btn = gr.Button("🚀 Classifier", variant="primary")
+        
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### 📊 RÉSULTATS")
+            output_text = gr.Markdown(
+                value="⬅️ Uploader une image JPEG, PNG ou WebP"
+            )
+    
+    # 🎯 EXEMPLES
+    gr.Markdown("### 🖼️ EXEMPLES DE TEST")
+    gr.Examples(
+        examples=EXAMPLE_URLS,
+        inputs=image_input,
+        outputs=output_text,
+        fn=classify_fashion,
+        label="Cliquez sur un exemple pour tester"
+    )
+    
+    # 🎮 INTERACTION
+    classify_btn.click(
+        fn=classify_fashion,
+        inputs=[image_input],
+        outputs=output_text
+    )
+
+# ⚙️ CONFIGURATION
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=False,
+        debug=True
+    )