Update app.py

app.py

@@ -1,17 +1,18 @@
 import gradio as gr
 import cv2
 import numpy as np
-from PIL import Image
+from PIL import Image, ImageEnhance
 
-def compress_and_enhance(img, mode):
+def compress_and_enhance(img, mode, denoise_strength):
     """
     Сжимает изображение, уменьшая его в 2 раза по ширине, высоте или обоим измерениям,
-    затем увеличивает обратно с помощью интерполяции Ланцоша и применяет
-    алгоритм нерезкого маскирования для повышения резкости.
+    затем увеличивает обратно с помощью интерполяции Ланцоша, применяет
+    агрессивное шумоподавление и корректирует насыщенность.
 
     Args:
         img: Изображение в формате PIL Image.
         mode: Режим сжатия ("Width", "Height", "Both").
+        denoise_strength: Сила шумоподавления (от 0 до 10, где 0 - нет шумоподавления, 10 - максимальное).
 
     Returns:
         Обработанное изображение в формате PIL Image.
@@ -37,26 +38,39 @@ def compress_and_enhance(img, mode):
     else:
         resized_img = img
 
+    # Агрессивное шумоподавление (Non-Local Means Denoising)
+    if denoise_strength > 0:
+        # h values from 3 (very low) to 10 (very high)
+        denoised_img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(resized_img, None, h=denoise_strength, templateWindowSize=7, searchWindowSize=21)
+    else:
+        denoised_img = resized_img
+
     # Нерезкое маскирование (Unsharp Masking)
-    blurred = cv2.GaussianBlur(resized_img, (0, 0), 3)
-    sharpened = cv2.addWeighted(resized_img, 1.5, blurred, -0.5, 0)
+    blurred = cv2.GaussianBlur(denoised_img, (0, 0), 3)
+    sharpened = cv2.addWeighted(denoised_img, 1.5, blurred, -0.5, 0)
+
+    # Коррекция насыщенности
+    pil_img = Image.fromarray(sharpened)
+    enhancer = ImageEnhance.Color(pil_img)
+    enhanced_img = enhancer.enhance(1.2)  # Увеличение насыщенности на 20%
 
-    return Image.fromarray(sharpened)
+    return enhanced_img
 
-def process_image(img, mode):
+def process_image(img, mode, denoise_strength):
     """
     Обрабатывает изображение.
 
     Args:
         img: Изображение.
         mode: Режим сжатия.
+        denoise_strength: Сила шумоподавления.
 
     Returns:
         Обработанное изображение в формате PIL Image или None.
     """
     if img is not None:
         pil_img = Image.fromarray(img.astype('uint8'), 'RGB')
-        return compress_and_enhance(pil_img, mode)
+        return compress_and_enhance(pil_img, mode, denoise_strength)
     else:
         return None
 
@@ -65,11 +79,12 @@ iface = gr.Interface(
     fn=process_image,
     inputs=[
         gr.Image(type="numpy", label="Upload Image"),
-        gr.Radio(choices=["Width", "Height", "Both"], label="Compression Mode", value="Both")
+        gr.Radio(choices=["Width", "Height", "Both"], label="Compression Mode", value="Both"),
+        gr.Slider(minimum=0, maximum=10, step=1, label="Denoise Strength", value=0)
     ],
     outputs=gr.Image(type="pil", label="Processed Image"),
     title="Image Compression and Enhancement",
-    description="Compresses an image by downsampling either its width, height, or both, then upscales it using Lanczos resampling and applies unsharp masking for quality enhancement.",
+    description="Compresses an image, applies aggressive denoising, and enhances saturation. Adjust the denoise strength for smoother results.",
 )
 
 iface.launch()