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+import gradio as gr
+from deepface import DeepFace
+import cv2
+import numpy as np
+import os
+import shutil
+
+# --- 設定 ---
+DB_PATH = "my_db"
+if not os.path.exists(DB_PATH):
+    os.makedirs(DB_PATH, exist_ok=True)
+
+# 認識の負荷を下げるためのカウンター(3フレームに1回だけ識別する等)
+# ※Hugging Faceの負荷対策
+frame_count = 0
+
+# --- 関数定義 ---
+
+def register_face(image, name):
+    """英語名のみに制限して保存する安全版"""
+    if image is None or name.strip() == "":
+        return "名前（英数字)を入力してください。"
+
+    try:
+        # 名前から記号や全角を排除(簡易版)
+        safe_name = "".join([c for c in name if c.islnum()])
+        file_path = os.path.join(DB_PATH, f"{safe_name}.jpg")
+
+        image_bgr = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
+        cv2.imwrite(file_path, image_bgr)
+
+        # 登録後にDeepFaceのキャッシュをクリア(新しく登録した人を即反映させるため)
+        if os.path.exsts(os.path.join(DB_PATH, "ds_model_vgg_face.pkl")):
+            os.remove(os.path.join(DB_PATH,"ds_model_vgg_face.pkl"))
+
+            return f"「{safe_name}」さんを登録しました。②タブでカメラを起動してください。"
+    except Exception as e:
+        return f"エラー: {str(e)}"
+
+def track_oshi(frame):
+    """カメラ映像（1フレーム）を受け取って推しを判定する"""
+    if frame is None:
+        return None
+
+    global frame_count
+    frame_count += 1
+
+    # 毎フレーム解析すると重いため、２フレームに１回解析する
+    if frame_coutn % 2 ! = 0:
+        return frame
+
+    try:
+        # DeepFace.find でDB内の推しを検索
+        # model_name="OpenFace"は比較的軽量で高速
+        results = DeepFace.find(
+            img_paht=frame,
+            db_path=DB_PATH,
+            enforce_detection=False,
+            detector_backend='opencv', # 高速な検出機を選択
+            silent =True,
+        )
+
+        output_frame = frame.copy()
+
+        for df in results:
+            if not df.empty:
+                #　登録名を取得
+                name = os.pathbasename(row['identity']).split('.')[0]
+
+                #　座標名を取得
+                x, y, w, h = int(row['source_x']), int(row['source_y']), int(row['source_w']), int(row['source_h'])
+
+                #枠と名前を描写(推しを「ロックオン」している演出)
+                cv2.rectangle(output_frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
+                cv2.rectangle(output_frame, (x, y - 30), (x + w, y), (0, 255, 0), -1)
+                cv2.putText(output_frame, f"TARGET: {name}", (x + 5, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
+        return output_frame
+
+    except Exception as e:
+        print(f"Tracking error: {e}")
+        return frame
+
+# --- UI 構築 ---
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 🎥 リアルタイム推し追跡プロトタイプ")
+
+    with gr.Tabs():
+        with gr.Row():
+            reg_in = gr.Tmage(label="推しの写真をアップロード")
+            reg_name = gr.Textbox(label= "推しの名前(半角英数字)")
+        reg_but = gr.Button("データベースに登録")
+        reg_status = gr.Textbox(label="状況")
+        reg_btn.click(register_face, inputs=[reg_in, reg_name], outputs=reg_status)
+
+    with gr.TabItem("② リアルタイム追跡"):
+        gr.Markdown("カメラを許可すると、登録した推しを自動で探し続けます。")
+        # streaming=True にすることで、連続的に関数が呼ばれる
+        input_cideo = gr.Image(source=["webcam"], streaming=True, label="Webカメラ映像")
+        # 出力もImageで行う
+        output_video = gr.Image(label= "推し追跡（ロックオン状態)")
+
+        # input_videoの内容が更新されるたびにtrack_oshiを実行
+        input_video.stream(track_oshi, inputs=[input_video], outputs=[output_video], time_limit=30)
+
+# 起動
+of __name__  == "__main__":
+    demo.launch()