app.py

import os
import gradio as gr
import torch
import cv2

class YourModelArchitecture(torch.nn.Module):
    # Remplacez ceci par votre architecture réelle
    def __init__(self):
        super(YourModelArchitecture, self).__init__()
        # Définissez votre architecture ici

    def forward(self, x):
        # Implémentez la méthode forward
        return x

def load_model(model_path):
    model = YourModelArchitecture()
    checkpoint = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))
    model.load_state_dict(checkpoint['model'])
    model.eval()
    return model

def colorize_frame(frame, model):
    # Effectuer la colorisation sur une frame ici
    with torch.no_grad():
        # Transformez l'image et passez-la par le modèle
        colorized_frame = model(frame)  # Assurez-vous que `frame` est correctement transformé
        return colorized_frame

def colorize_video(video_path, model):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    output_path = "output_video.mp4"
    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, 30, (int(cap.get(3)), int(cap.get(4))))

    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # Convertir l'image au format approprié
        input_tensor = preprocess_frame(frame)  # Implémentez cette fonction pour le prétraitement
        colorized_frame = colorize_frame(input_tensor, model)

        # Enregistrez chaque frame colorisée
        out.write(colorized_frame.numpy())  # Assurez-vous que `colorized_frame` est converti en numpy array

    cap.release()
    out.release()
    return output_path

def preprocess_frame(frame):
    # Convertir l'image de BGR à RGB et normaliser
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    frame = frame / 255.0  # Normaliser
    # Convertir en tensor PyTorch
    tensor_frame = torch.tensor(frame).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0)  # Ajouter la dimension du batch
    return tensor_frame

def main(video_path):
    model = load_model("ColorizeVideo_gen.pth")
    output_video_path = colorize_video(video_path, model)
    return output_video_path

iface = gr.Interface(fn=main, inputs="video", outputs="video")
iface.launch()