Update app.py

app.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import gradio as gr
 import cv2
 import numpy as np
 from PIL import Image
+from io import BytesIO
 
 def process_image(image, 
                   convert_bw, 
@@ -11,6 +12,12 @@ def process_image(image,
                   brightness, 
                   contrast, 
                   saturation):
+    """
+    이미지 처리 함수
+    """
+    # 원본 이미지 복사
+    original_image = image.copy()
+    
     # Convert PIL Image to OpenCV format
     img = np.array(image)
     img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
@@ -57,10 +64,27 @@ def process_image(image,
     transformed_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
     transformed_image = Image.fromarray(transformed_image)
     
-    return transformed_image
+    return transformed_image, original_image, transformed_image
+
+def blend_images(original, transformed, alpha):
+    """
+    두 이미지를 알파 값에 따라 혼합하는 함수
+    """
+    if original is None or transformed is None:
+        return None
+    blended = Image.blend(original, transformed, alpha)
+    return blended
 
-def compare_images(original, transformed):
-    return transformed
+def download_image(transformed):
+    """
+    변환된 이미지를 다운로드할 수 있도록 하는 함수
+    """
+    if transformed is None:
+        return None
+    buf = BytesIO()
+    transformed.save(buf, format="JPEG")
+    buf.seek(0)
+    return buf
 
 # Gradio 인터페이스 구성
 def create_interface():
@@ -68,7 +92,7 @@ def create_interface():
         gr.Markdown("## 이미지 처리 애플리케이션")
         
         with gr.Row():
-            with gr.Column():
+            with gr.Column(scale=1):
                 input_image = gr.Image(type="pil", label="원본 이미지 업로드")
                 convert_bw = gr.Checkbox(label="흑백으로 변환", value=True)
                 denoise = gr.Checkbox(label="노이즈 제거", value=False)
@@ -78,35 +102,45 @@ def create_interface():
                 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 및 변환된 이미지 저장
+                original_state = gr.State()
+                transformed_state = gr.State()
             
-            with gr.Column():
-                output_image = gr.Image(type="pil", label="변환된 이미지")
-                download = gr.Button("JPG로 다운로드")
+            with gr.Column(scale=1):
+                transformed_image = gr.Image(type="pil", label="변환된 이미지")
+                download_btn = gr.DownloadButton("JPG로 다운로드", file_name="transformed_image.jpg")
         
+        # 이미지 처리 결과를 State에 저장하고 변환된 이미지 표시
         submit.click(
             fn=process_image, 
             inputs=[input_image, convert_bw, denoise, sharpen, gamma, brightness, contrast, saturation],
-            outputs=output_image
+            outputs=[transformed_image, original_state, transformed_state]
         )
         
-        download.click(
-            fn=lambda img: img.save("transformed_image.jpg"),
-            inputs=output_image,
-            outputs=None
+        # 다운로드 버튼에 변환된 이미지 연결
+        download_btn.click(
+            fn=download_image,
+            inputs=transformed_state,
+            outputs=download_btn
         )
         
-        gr.Markdown("""
-        ### 이미지 비교
-        슬라이더를 사용하여 원본 이미지와 변환된 이미지를 비교할 수 있습니다.
-        """)
+        gr.Markdown("### 이미지 비교")
         
         with gr.Row():
-            original_display = gr.Image(type="pil", label="원본 이미지", interactive=False)
-            transformed_display = gr.Image(type="pil", label="변환된 이미지", interactive=False)
+            with gr.Column(scale=1):
+                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 이미지")
+        
+        # 슬라이더 조작 시 이미지 혼합
+        alpha_slider.change(
+            fn=blend_images,
+            inputs=[original_state, transformed_state, alpha_slider],
+            outputs=blended_image
+        )
         
-        input_image.change(lambda img: (img, process_image(img, convert_bw.value, denoise.value, sharpen.value, gamma.value, brightness.value, contrast.value, saturation.value)), 
-                           inputs=input_image, 
-                           outputs=[original_display, transformed_display])
+        # 초기에는 혼합된 이미지가 표시되지 않도록 설정
+        blended_image.style(height=300)
     
     return demo