app.py

import gradio as gr
import dlib
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

# Dlib의 얼굴 감지기 초기화
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 얼굴에 블러 처리를 적용하는 함수
def blur_faces(image):
    # Gradio에서 전달된 이미지 데이터를 OpenCV 형식으로 변환
    img = cv2.imdecode(np.frombuffer(image.read(), np.uint8), 1)
    
    # 얼굴 감지
    faces = detector(img, 1)

    # 각 얼굴에 대해 블러 처리
    for face in faces:
        x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height()
        face_roi = img[y:y+h, x:x+w]
        face_roi = cv2.GaussianBlur(face_roi, (99, 99), 30)  # 블러 처리

    # OpenCV 이미지를 Pillow 이미지로 변환하여 반환
    img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    img_byte_array = img_pil.tobytes()
    return img_byte_array

# Gradio 인터페이스 설정
iface = gr.Interface(
    fn=blur_faces,  # 사용할 함수
    inputs=gr.Image(type="pil", label="Upload Image"),  # 입력 필드 설정
    outputs=gr.Image(type="pil")  # 출력 필드 설정
)

# Gradio 인터페이스 실행
iface.launch()