Update app.py

app.py

@@ -1,42 +1,17 @@
-# ブラーの有効/無効をトグルで制御する変数
-blur_enabled = True
-# ブラーのトグル用のキー
-blur_toggle_key = "blur_toggle_unique_key_for_sidebar"
-
-print("[1/7] Importing streamlit...", end=" ", flush=True)
-
 import streamlit as st
-print("done")
-print("[2/7] Importing something...", end=" ", flush=True)
 import os
 import pandas as pd
 from datetime import datetime
-from PIL import Image
-from PIL import ImageFilter
+from PIL import Image, ImageFilter
 from io import BytesIO
 import zipfile
 import base64
-print("done")
-print("[3/7] Importing deepdanbooru...", end=" ", flush=True)
-
 import deepdanbooru as dd
-print("done")
-print("[4/7] Importing huggingface_hub...", end=" ", flush=True)
-
 import huggingface_hub
-print("done")
-print("[5/7] Importing tensorflow...", end=" ", flush=True)
-
 import tensorflow as tf
-print("done")
-print("[6/7] Importing numpy...", end=" ", flush=True)
-
 import numpy as np
-print("done")
-print("[6/7] Importing transformers...", end=" ", flush=True)
-
 from transformers import pipeline
-print("done")
+
 # ページごとの表示数
 PAGE_SIZE = 20
 
@@ -46,6 +21,11 @@ photos_folder = "photos"
 # インデックスファイルのパス
 index_file_path = "index.csv"
 
+# ブラーのトグル用のキー
+import random
+import string
+blur_toggle_key = f"blur_toggle_{ ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase, k=5)) }"
+
 # タグ付け関数
 def predict_tags(image: Image.Image, score_threshold: float) -> tuple[dict[str, float], dict[str, float], str]:
     _, height, width, _ = model.input_shape
@@ -92,6 +72,10 @@ def load_data():
     else:
         return pd.DataFrame(columns=["File Name", "Timestamp", "Tags"])
 
+# ブラーの有効/無効を取得する関数
+def get_blur_enabled():
+    return st.sidebar.checkbox("NSFW画像にブラーをかける", value=True, key=blur_toggle_key)
+
 # アップロードされた写真を保存する関数
 def save_uploaded_photo(uploaded_photo, file_name):
     if not os.path.exists(photos_folder):
@@ -101,61 +85,16 @@ def save_uploaded_photo(uploaded_photo, file_name):
     image = Image.open(uploaded_photo)
     
     # ブラーの有効/無効をトグルで制御
-    blur_enabled = st.sidebar.checkbox("NSFW画像にブラーをかける", value=True, key=blur_toggle_key)
+    blur_enabled = get_blur_enabled()
     
     # ブラーの適用
     image = blur_image(image, blur_enabled, 0.75)
 
     image.save(os.path.join(photos_folder, file_name), "PNG")
 
-# アップロードされた写真を表示する関数
-def display_photos(photos):
-    for photo_info in photos.iterrows():
-        row = photo_info[1]
-        photo_path = os.path.join(photos_folder, row["File Name"])
-        image = Image.open(photo_path)
-
-        # タグを予測して表示
-        result_threshold, result_all, result_text = predict_tags(image, 0.7)
-
-        st.image(image, caption=row["File Name"], use_column_width=True)
-        
-        # タグを表示
-        st.write("タグ:", ", ".join(result_all.keys()))
-
-# フォルダーの中身を zip ファイルとしてダウンロード
-def download_photos_as_zip(file_paths):
-    # Zip ファイル作成
-    with BytesIO() as zip_buffer:
-        with zipfile.ZipFile(zip_buffer, "a", zipfile.ZIP_DEFLATED) as zip_file:
-            for file_path in file_paths:
-                zip_file.write(file_path, os.path.basename(file_path))
-        
-        # ダウンロードリンク表示
-        st.markdown(
-            f"**[ダウンロード ZIPファイル](data:application/zip;base64,{base64.b64encode(zip_buffer.getvalue()).decode()})**",
-            unsafe_allow_html=True
-        )
-
-# モデルとラベルをダウンロードする関数
-def load_model():
-    path = huggingface_hub.hf_hub_download('public-data/DeepDanbooru', 'model-resnet_custom_v3.h5')
-    model = tf.keras.models.load_model(path)
-    return model
-
-def load_labels():
-    path = huggingface_hub.hf_hub_download('public-data/DeepDanbooru', 'tags.txt')
-    with open(path) as f:
-        labels = [line.strip() for line in f.readlines()]
-    return labels
-
 # Streamlit アプリケーションのメイン部分
 def main():
     st.sidebar.title("アップロードオプション")
-    
-    # ブラーの有効/無効をトグルで制御
-    blur_enabled = st.sidebar.checkbox("NSFW画像にブラーをかける", value=True, key=blur_toggle_key)
-
     uploaded_photos = st.sidebar.file_uploader("写真をアップロードしてください", type=["jpg", "jpeg", "png"], accept_multiple_files=True)
 
     # モデルとラベルをダウンロードする