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import gradio as gr
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
import io
import base64
def convert_to_grayscale(input_image):
"""
画像を白黒（グレースケール）に変換する関数
"""
# 入力が PIL Image の場合
if isinstance(input_image, Image.Image):
# PIL ImageをOpenCVフォーマットに変換
img_array = np.array(input_image)
# RGBからBGRに変換（OpenCVはBGRを使用）
if len(img_array.shape) == 3:
img_array = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2BGR)
else:
# numpy arrayを直接使用
img_array = input_image
# グレースケールに変換
gray_image = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# グレースケール画像をRGBに戻す（表示用）
rgb_gray = cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
return Image.fromarray(rgb_gray)
# REST API用の関数
def api_convert_image(image_data):
"""
REST API経由で受け取った画像データを処理する関数
"""
try:
# 受け取ったデータが既にPIL Imageの場合
if isinstance(image_data, Image.Image):
image = image_data
# base64エンコードされた文字列の場合
elif isinstance(image_data, str) and image_data.startswith(('data:image', 'data:application')):
# Base64からデコード
encoded_data = image_data.split(',')[1]
decoded_data = base64.b64decode(encoded_data)
image = Image.open(io.BytesIO(decoded_data))
# バイナリデータの場合
elif isinstance(image_data, bytes):
image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
else:
return {"error": "不正な画像フォーマットです"}
# グレースケール変換
gray_image = convert_to_grayscale(image)
# 変換した画像をBase64エンコード
buffered = io.BytesIO()
gray_image.save(buffered, format="PNG")
img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
return {
"status": "success",
"image": f"data:image/png;base64,{img_str}"
}
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
# Gradio インターフェース
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# 画像白黒変換 API")
gr.Markdown("画像をアップロードすると白黒（グレースケール）に変換します。APIとしても利用可能です。")
with gr.Row():
with gr.Column():
input_image = gr.Image(label="元画像")
with gr.Column():
output_image = gr.Image(label="変換後の画像")
convert_btn = gr.Button("変換")
convert_btn.click(convert_to_grayscale, inputs=input_image, outputs=output_image)
gr.Markdown("## API の使用方法")
gr.Markdown("""
このSpaceはAPIとして利用できます。以下の例ではcURLを使用しています：
```bash
curl -X POST \
-F "image=@path/to/your/image.jpg" \
https://your-username-grayscale-converter.hf.space/api/predict
```
または、JSONとして画像をBase64エンコードして送信できます：
```bash
curl -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"image": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRg..."}' \
https://your-username-grayscale-converter.hf.space/api/predict
```
""")
# APIエンドポイントの定義
demo.queue()
demo.launch()
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