Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,119 @@
+import gradio as gr
+import cv2
+import numpy as np
+from PIL import Image
+import os
+
+# Функции улучшения изображения
+
+def resize_lanczos(image, scale_factor):
+  """Апскейл изображения с помощью интерполяции Ланцоша."""
+  width = int(image.shape[1] * scale_factor)
+  height = int(image.shape[0] * scale_factor)
+  return cv2.resize(image, (width, height), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
+
+def resize_dcci(image, scale_factor):
+  """Апскейл изображения с помощью DCCI (Directional Cubic Convolution Interpolation)."""
+  # DCCI требует на вход изображение в формате PIL Image
+  pil_image = Image.fromarray(image)
+
+  # Определение новых размеров
+  width, height = pil_image.size
+  new_width = int(width * scale_factor)
+  new_height = int(height * scale_factor)
+
+  # Используем Image.resize с методом Image.Resampling.LANCZOS, который
+  # является приближением DCCI в библиотеке Pillow
+  resized_image = pil_image.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.LANCZOS)
+
+  return np.array(resized_image)
+
+def denoise_image(image, strength=10, photo_render=10, color_render=10):
+  """Подавление шума на изображении с помощью Non-local Means Denoising."""
+  return cv2.fastNlMeansDenoisingColored(image, None, strength, photo_render, 7, 21)
+
+def sharpen_image(image, strength=1.5, radius=1):
+  """Повышение резкости изображения с помощью Unsharp Masking."""
+  blurred = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), radius)
+  sharpened = cv2.addWeighted(image, strength, blurred, 1-strength, 0)
+  return sharpened
+
+def enhance_details(image, strength=5, radius=50):
+    """Улучшение деталей с помощью Bilateral Filter."""
+    return cv2.detailEnhance(image, sigma_s=radius, sigma_r=strength/100.0)
+
+def adjust_contrast_brightness(image, contrast=1.0, brightness=0):
+  """Регулировка контрастности и яркости."""
+  return cv2.convertScaleAbs(image, alpha=contrast, beta=brightness)
+
+def enhance_image(image, scale_factor, denoise_strength, sharpen_strength, detail_strength, contrast, brightness, use_dcci, use_lanczos):
+  """Основная функция для улучшения и апскейла изображения."""
+
+  # Конвертация в формат OpenCV, если на вход подана PIL Image
+  if isinstance(image, Image.Image):
+      image = np.array(image)
+
+  # 1. Подавление шума
+  if denoise_strength > 0:
+    image = denoise_image(image, strength=denoise_strength)
+
+  # 2. Апскейл
+  if use_dcci:
+    image = resize_dcci(image, scale_factor)
+  elif use_lanczos:
+      image = resize_lanczos(image, scale_factor)
+  else:
+      image = resize_dcci(image, scale_factor) # DCCI по умолчанию
+
+  # 3. Повышение резкости
+  if sharpen_strength > 0:
+    image = sharpen_image(image, strength=sharpen_strength/10.0 + 1)
+
+  # 4. Улучшение деталей
+  if detail_strength > 0:
+      image = enhance_details(image, strength=detail_strength, radius=50)
+
+  # 5. Регулировка контрастности и яркости
+  image = adjust_contrast_brightness(image, contrast=contrast, brightness=brightness)
+
+  return image
+
+# Создание интерфейса Gradio
+def process_image_gradio(image, scale_factor, denoise_strength, sharpen_strength, detail_strength, contrast, brightness, use_dcci, use_lanczos):
+  """Обработка изображения через интерфейс Gradio."""
+  # Обработка изображения
+  enhanced_image = enhance_image(image, scale_factor, denoise_strength, sharpen_strength, detail_strength, contrast, brightness, use_dcci, use_lanczos)
+
+  return enhanced_image
+
+# Компоненты Gradio
+inputs = [
+    gr.Image(type="numpy", label="Исходное изображение"),
+    gr.Slider(minimum=1, maximum=4, step=0.1, value=2, label="Коэффициент увеличения"),
+    gr.Slider(minimum=0, maximum=30, step=1, value=10, label="Сила подавления шума"),
+    gr.Slider(minimum=0, maximum=20, step=1, value=5, label="Сила повышения резкости"),
+    gr.Slider(minimum=0, maximum=10, step=1, value=0, label="Сила улучшения деталей"),
+    gr.Slider(minimum=0.5, maximum=2.0, step=0.1, value=1.0, label="Контрастность"),
+    gr.Slider(minimum=-50, maximum=50, step=1, value=0, label="Яркость"),
+    gr.Checkbox(value=False, label="Использовать DCCI (более качественный, но медленный)"),
+    gr.Checkbox(value=True, label="Использовать Lanczos (быстрый)"),
+]
+outputs = gr.Image(type="numpy", label="Улучшенное изображение")
+
+title = "Улучшен��е и апскейл изображений"
+description = "Приложение для улучшения качества и увеличения разрешения фотографий. Используются алгоритмы: интерполяция Ланцоша/DCCI, подавление шума (Non-local Means Denoising), повышение резкости (Unsharp Masking), улучшение деталей (Bilateral Filter) и регулировка контрастности/яркости."
+
+# Запуск интерфейса
+iface = gr.Interface(
+    fn=process_image_gradio,
+    inputs=inputs,
+    outputs=outputs,
+    title=title,
+    description=description,
+    examples=[
+        [os.path.join(os.path.dirname(__file__), "example.jpg"), 2, 10, 5, 0, 1.0, 0, False, True],
+    ],
+    cache_examples=False
+)
+
+iface.launch()