app.py

import gradio as gr
import cv2
import numpy as np

def apply_filter(image, filter_type):
    if filter_type == "Soft Glow":
        # Soft Glow 효과
        gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0)
        soft_glow = cv2.addWeighted(image, 0.5, gaussian, 0.5, 0)
        return soft_glow
    elif filter_type == "Portrait Enhancer":
        # 간단한 포트레이트 향상 (예: 대비 및 밝기 조정)
        enhanced = cv2.detailEnhance(image, sigma_s=10, sigma_r=0.15)
        return enhanced
    elif filter_type == "Warm Tone":
        # 따뜻한 톤 효과
        warm_image = cv2.applyColorMap(image, cv2.COLORMAP_AUTUMN)
        return warm_image
    elif filter_type == "Cold Tone":
        # 차가운 톤 효과
        cold_image = cv2.applyColorMap(image, cv2.COLORMAP_WINTER)
        return cold_image
    elif filter_type == "High-Key":
        # High-Key 효과 (밝기 증가)
        high_key = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1.2, beta=30)
        return high_key
    elif filter_type == "Low-Key":
        # Low-Key 효과 (밝기 감소)
        low_key = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=0.7, beta=-30)
        return low_key
    elif filter_type == "Haze":
        # Haze 효과
        haze = cv2.addWeighted(image, 0.7, np.full(image.shape, 255, dtype=np.uint8), 0.3, 0)
        return haze
    else:
        # 필터를 적용하지 않음
        return image

def convert_and_save(image, filter_type):
    # 선택한 필터를 이미지에 적용
    filtered_image = apply_filter(image, filter_type)
    # 이미지를 흑백으로 변환
    gray_image = convert_to_grayscale(filtered_image)
    # 이미지를 저장
    output_path = "output.jpg"
    cv2.imwrite(output_path, gray_image)
    return gray_image, output_path

# Gradio 인터페이스 정의
iface = gr.Interface(
    fn=convert_and_save, 
    inputs=["image", gr.Radio(["Soft Glow", "Portrait Enhancer", "Warm Tone", "Cold Tone", "High-Key", "Low-Key", "Haze"], label="필터 선택")], 
    outputs=["image", "file"], 
    title="이미지 흑백 변환기",
    description="이미지를 업로드하고 필터를 선택하면, 흑백으로 변환하고 JPG 파일로 다운로드할 수 있습니다."
)

iface.launch()