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+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()