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 import gradio as gr
-import cv2
+from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps
 import numpy as np
-from PIL import Image
-from io import BytesIO
 
-def process_image(file_path, 
-                  convert_bw, 
-                  denoise, 
-                  sharpen, 
-                  gamma, 
-                  brightness, 
-                  contrast, 
-                  saturation):
-    """
-    이미지 처리 함수
-    """
-    if file_path is None:
-        return None, None
-
-    # Open the image
-    image = Image.open(file_path).convert("RGB")
-
-    # Convert PIL Image to OpenCV format
-    img = np.array(image)
-    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
-
-    # 노이즈 제거
-    if denoise:
-        img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 21)
-
-    # 샤프닝
-    if sharpen:
-        kernel = np.array([[0, -1, 0],
-                           [-1, 5, -1],
-                           [0, -1, 0]])
-        img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)
-
-    # 감마 보정
-    if gamma != 1.0:
-        invGamma = 1.0 / gamma
-        table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255
-                          for i in np.arange(256)]).astype("uint8")
-        img = cv2.LUT(img, table)
-
-    # 밝기 조정
-    if brightness != 0:
-        img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1, beta=brightness)
-
-    # 대비 조정
-    if contrast != 1.0:
-        img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=contrast, beta=0)
-
-    # 채도 조정
-    if saturation != 1.0:
-        hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV).astype(np.float32)
-        hsv[...,1] = hsv[...,1] * saturation
-        hsv[...,1] = np.clip(hsv[...,1], 0, 255)
-        img = cv2.cvtColor(hsv.astype(np.uint8), cv2.COLOR_HSV2BGR)
-
-    # 흑백 변환
-    if convert_bw:
-        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
-
-    # 변환된 이미지를 PIL 형식으로 변환
-    transformed_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
-    transformed_image_pil = Image.fromarray(transformed_image)
-
-    # Save the transformed image to BytesIO
-    buf = BytesIO()
-    transformed_image_pil.save(buf, format="JPEG")
-    byte_data = buf.getvalue()
-
-    return transformed_image_pil, byte_data
-
-def blend_images(original_image, transformed_image, alpha):
-    """
-    두 이미지를 알파 값에 따라 혼합하는 함수
-    """
-    if original_image is None or transformed_image is None:
-        return None
-    blended = Image.blend(original_image, transformed_image, alpha)
-    return blended
-
-def get_original_image(file_path):
-    """
-    원본 이미지를 PIL.Image 형식으로 반환하는 함수
-    """
-    if file_path is None:
-        return None
-    image = Image.open(file_path).convert("RGB")
-    return image
-
-# Gradio 인터페이스 구성
-def create_interface():
-    with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("## 이미지 처리 애플리케이션")
-        
-        with gr.Row():
-            with gr.Column(scale=1):
-                input_image = gr.File(type="filepath", label="원본 이미지 업로드")
-                convert_bw = gr.Checkbox(label="흑백으로 변환", value=True)
-                denoise = gr.Checkbox(label="노이즈 제거", value=False)
-                sharpen = gr.Checkbox(label="샤프닝", value=False)
-                gamma = gr.Slider(label="감마 보정", minimum=0.1, maximum=3.0, step=0.1, value=1.0)
-                brightness = gr.Slider(label="밝기 조정", minimum=-100, maximum=100, step=1, value=0)
-                contrast = gr.Slider(label="대비 조정", minimum=0.5, maximum=1.5, step=0.1, value=1.0)
-                saturation = gr.Slider(label="채도 조정", minimum=0.0, maximum=2.0, step=0.1, value=1.0)
-                submit = gr.Button("변환하기")
-                
-                # State를 사용하여 원본 이미지 저장
-                original_state = gr.State()
-                transformed_state = gr.State()
-            
-            with gr.Column(scale=1):
-                transformed_image = gr.Image(type="pil", label="변환된 이미지")
-                download_btn = gr.File(label="JPG로 다운로드", type="binary")
-        
-        # 이미지 처리 결과를 State에 저장하고 변환된 이미지 및 다운로드 파일 표시
-        submit.click(
-            fn=process_image, 
-            inputs=[input_image, convert_bw, denoise, sharpen, gamma, brightness, contrast, saturation],
-            outputs=[transformed_image, download_btn]
-        )
-        
-        # 원본 이미지를 State에 저장
-        input_image.change(
-            fn=get_original_image,
-            inputs=input_image,
-            outputs=original_state
-        )
-        
-        gr.Markdown("### 이미지 비교")
-        
-        with gr.Row():
-            alpha_slider = gr.Slider(label="비교 슬라이더", minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.01, value=0.5)
-            blended_image = gr.Image(type="pil", label="혼합된 이미��", height=300)
-        
-        # 슬라이더 조작 시 이미지 혼합
-        alpha_slider.change(
-            fn=blend_images,
-            inputs=[original_state, transformed_image, alpha_slider],
-            outputs=blended_image
-        )
+def convert_to_moody_bw(image):
+    # 이미지를 흑백으로 변환
+    bw_image = ImageOps.grayscale(image)
+    
+    # 대비 향상
+    enhancer = ImageEnhance.Contrast(bw_image)
+    bw_image = enhancer.enhance(1.5)
+    
+    # 밝기 조절
+    enhancer = ImageEnhance.Brightness(bw_image)
+    bw_image = enhancer.enhance(0.9)
+    
+    # 약간의 흐림 효과 추가
+    bw_image = bw_image.filter(Image.Filter.GaussianBlur(radius=1))
+    
+    return bw_image
+
+def download_jpg(image):
+    # 이미지를 JPG 형식으로 저장
+    return image.convert("RGB")
+
+# Gradio 인터페이스 설정
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 분위기 있는 흑백 사진 변환기")
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            input_image = gr.Image(type="pil", label="원본 이미지 업로드")
+            convert_button = gr.Button("변환하기")
+        with gr.Column():
+            output_image = gr.Image(type="pil", label="변환된 이미지")
+            download_button = gr.Button("JPG로 다운로드")
     
-    return demo
+    convert_button.click(fn=convert_to_moody_bw, inputs=input_image, outputs=output_image)
+    download_button.click(fn=download_jpg, inputs=output_image, outputs=gr.File())
 
-if __name__ == "__main__":
-    interface = create_interface()
-    interface.launch()
+demo.launch()