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Detector de Sonrisas – App Android + API en Hugging Face

Este proyecto consiste en una aplicación Android que permite tomar o cargar una foto, y enviarla a una API desplegada en Hugging Face Spaces. La API utiliza técnicas clásicas de visión por computadora con OpenCV para detectar si hay una sonrisa en un rostro.

Es un ejemplo práctico de cómo conectar una app móvil con un backend de procesamiento de imágenes en la nube.

¿Qué hace este proyecto?

El usuario toma una foto o la selecciona desde la galería.
La app convierte la imagen en un archivo JPEG y la envía a una API en la nube.
La API procesa la imagen con OpenCV y detecta:
- Si hay un rostro
- Si el rostro presenta una sonrisa
La app muestra en pantalla el resultado: "sonrisa detectada" o "no se detectó sonrisa".

Aplicación Android

La app está desarrollada en Kotlin y usa:

Retrofit (para consumo de API)
Camera / Galería
ViewBinding

Funcionalidades principales

Tomar una foto con la cámara
Cargar una imagen desde la galería
Enviar la imagen a una API REST
Mostrar el resultado de la detección en pantalla

Archivos clave:

MainActivity.kt – Lógica principal de la app
RetrofitFoto.kt – Configuración del cliente HTTP
FotoApi.kt – Interfaz de comunicación con la API
Modelo.kt – Modelos de datos para la respuesta

API con FastAPI + OpenCV

Desarrollada con FastAPI y desplegada en Hugging Face Spaces usando Docker.

La API:

Recibe imágenes JPEG como archivos (multipart/form-data)
Usa clasificadores Haar de OpenCV para detectar rostros y sonrisas
Devuelve un JSON con la predicción textual

Archivos clave:

app.py – Código principal de la API
Dockerfile – Para crear el contenedor en Hugging Face
requirements.txt – Dependencias del proyecto

URL del backend

La API está alojada en Hugging Face Spaces:

URL base de la API:
https://<tu-usuario>-detectordesonrisas.hf.space/

¿Cómo probarlo?

1. Ejecutar la app Android

Abre el proyecto en Android Studio
Asegúrate de que esta línea tenga la URL de Hugging Face:

private const val BASE_URL = "https://<tu-usuario>-detectordesonrisas.hf.space/"

Ejecuta la app en un emulador o dispositivo físico
Prueba cargando una imagen o tomando foto
Recibiras la predicción desde la API

Tecnologías utilizadas

Área	Herramientas
Backend	Python, FastAPI, OpenCV
Frontend	Android (Kotlin), ViewBinding
Comunicación	Retrofit, Multipart HTTP
Imágenes	PIL (Pillow), MediaStore, Bitmap
Otros	Docker, CORS, Haar Cascades