Update app.py

app.py

@@ -1,27 +1,18 @@
-# app.py (Mit Blend- und Stack-Funktion)
-
+# app.py - Fixed Version
 from PIL import Image
 import gradio as gr
 import numpy as np
-# Wir brauchen NumPy für das horizontale Stapeln (wird von PIL nicht direkt unterstützt)
 
-# 1. Stacking-Funktion
 def stack_horizontal(img1_path, img2_path):
-    """
-    Stapelt zwei Bilder horizontal nebeneinander. 
-    Beide Bilder werden auf die Höhe des ersten Bildes skaliert.
-    """
+    """Stapelt zwei Bilder horizontal nebeneinander."""
     img1 = Image.open(img1_path).convert("RGB")
     img2 = Image.open(img2_path).convert("RGB")
     
-    # 1. Höhe angleichen (Voraussetzung für horizontales Stapeln)
     h1, h2 = img1.size[1], img2.size[1]
     if h1 != h2:
-        # Skaliere img2 auf die Höhe von img1, behalte Seitenverhältnis
         w2_new = int(img2.size[0] * h1 / h2)
-        img2 = img2.resize((w2_new, h1))
+        img2 = img2.resize((w2_new, h1), Image.Resampling.LANCZOS)
     
-    # 2. Neues Bild erstellen und Bilder hineinkopieren
     total_width = img1.size[0] + img2.size[0]
     total_height = img1.size[1]
     
@@ -31,46 +22,53 @@ def stack_horizontal(img1_path, img2_path):
     
     return stacked_img
 
-# 2. Blending-Funktion (wie zuvor)
 def blend_images_cpu(image1_path, image2_path, alpha: float):
+    """Blendet zwei Bilder mit Alpha-Faktor."""
     img1 = Image.open(image1_path).convert("RGBA")
     img2 = Image.open(image2_path).convert("RGBA")
     
     if img1.size != img2.size:
-        img2 = img2.resize(img1.size)
-        
-    return Image.blend(img1, img2, alpha)
-
-
-# 3. Haupt-Inferenzfunktion
-def infer(image1_path, image2_path, method, alpha: float):
-    if method == "Blend":
-        # Blending-Faktor (Alpha) wird nur bei Blend genutzt
-        return blend_images_cpu(image1_path, image2_path, alpha)
-    elif method == "Stack Horizontal":
-        # Alpha-Faktor wird ignoriert
-        return stack_horizontal(image1_path, image2_path)
+        img2 = img2.resize(img1.size, Image.Resampling.LANCZOS)
+    
+    # Blend gibt RGBA zurück, konvertiere zu RGB für konsistente Ausgabe
+    blended = Image.blend(img1, img2, alpha)
+    return blended.convert("RGB")
 
+def infer(image1, image2, method, alpha):
+    """Haupt-Inferenzfunktion."""
+    # Gradio gibt manchmal None zurück wenn kein Bild hochgeladen wurde
+    if image1 is None or image2 is None:
+        return None
+    
+    try:
+        if method == "Blend":
+            return blend_images_cpu(image1, image2, alpha)
+        elif method == "Stack Horizontal":
+            return stack_horizontal(image1, image2)
+    except Exception as e:
+        print(f"Fehler bei der Verarbeitung: {e}")
+        return None
 
-# Gradio Interface erstellen
+# Gradio Interface
 if __name__ == "__main__":
-    
-    # Liste der verfügbaren Methoden
     methods = ["Blend", "Stack Horizontal"]
     
-    # HINWEIS: gr.Examples ist hier NICHT enthalten, um Startprobleme zu vermeiden!
-    gr.Interface(
-        title="CPU Image Transformer (Blend & Stack)",
-        description="Wähle zwischen Blending (Überblenden mit Alpha) oder Horizontalem Stacking (Aneinanderreihen). Reine CPU-Operation.",
-        fn=infer,
-        inputs=[
-            gr.Image(type="filepath", label="Bild 1 (Basisbild)"),
-            gr.Image(type="filepath", label="Bild 2 (Zusatzbild)"),
-            gr.Dropdown(methods, label="Transformationsmethode", value="Blend"),
-            gr.Slider(minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.05, value=0.5, label="Blending-Faktor (Alpha, nur bei 'Blend' aktiv)")
-        ],
-        outputs=[
-            gr.Image(label="Resultat")
-        ],
-        cache_examples=False,
-    ).queue().launch(share=False)
+    with gr.Blocks(title="CPU Image Transformer") as demo:
+        gr.Markdown("# CPU Image Transformer (Blend & Stack)")
+        gr.Markdown("Wähle zwischen Blending oder Horizontalem Stacking. Reine CPU-Operation.")
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                img1 = gr.Image(type="filepath", label="Bild 1 (Basisbild)")
+                img2 = gr.Image(type="filepath", label="Bild 2 (Zusatzbild)")
+                method = gr.Dropdown(methods, label="Transformationsmethode", value="Blend")
+                alpha = gr.Slider(minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.05, value=0.5, 
+                                 label="Blending-Faktor (nur bei 'Blend')")
+                btn = gr.Button("Verarbeiten")
+            
+            with gr.Column():
+                output = gr.Image(label="Resultat")
+        
+        btn.click(fn=infer, inputs=[img1, img2, method, alpha], outputs=output)
+    
+    demo.queue().launch(share=False, server_name="127.0.0.1", server_port=7860)