app2.py

import os
os.system("pip install --upgrade httpx")
os.system("pip install --upgrade gradio")
os.system("pip install opencv-python")
os.system("pip install torch")
os.system("pip install --upgrade pillow")
os.system("pip install numpy")
import gradio as gr
from PIL import Image
import torch
import numpy as np

# Instalar paquetes necesarios
os.system("pip install --upgrade httpx gradio opencv-python torch pillow numpy")

# Descargar modelo pre-entrenado
os.system('wget https://github.com/JingyunLiang/SwinIR/releases/download/v0.0/003_realSR_BSRGAN_DFO_s64w8_SwinIR-M_x4_GAN.pth -P experiments/pretrained_models')

def inference(img):
    try:
        # Verificar si la entrada es una imagen válida
        if not isinstance(img, Image.Image):
            return "Error: La entrada no es una imagen válida. Por favor, proporcione una imagen válida."

        # Redimensionar la imagen
        basewidth = 256
        wpercent = basewidth / float(img.width)
        hsize = int(float(img.height) * float(wpercent))
        img_resized = img.resize((basewidth, hsize))

        # Lógica para mejorar la resolución de la imagen
        # (Puedes agregar tu lógica aquí)

        # Devolver la imagen procesada
        return img_resized

    except Exception as e:
        return "Error: Ha ocurrido un error durante el procesamiento de la imagen. Por favor, inténtelo de nuevo con una imagen diferente."


iface = gr.Interface(
    fn=inference,
    inputs="image",
    outputs="image",
    title="Mejorar Resolución de Imagen",
    description="Sube una imagen y mejora su resolución."
)
iface.launch(debug=True)