Implementar modo de cámara simple compatible con Hugging Face Spaces

streamlit_app.py

@@ -2389,6 +2389,80 @@ def main():
                 # Add a note about privacy
                 st.markdown("---")
                 st.markdown("**Privacy Note**: Video is processed in your browser and on the server. No video data is stored permanently.")
+                
+                # Añadir opción de cámara alternativa para entornos donde WebRTC no funciona bien
+                st.markdown("---")
+                st.markdown("### Modo de cámara alternativo")
+                
+                col1, col2 = st.columns(2)
+                if col1.button("Usar cámara simple"):
+                    st.session_state.simple_camera = True
+                    st.session_state.demo_running = False
+                    st.session_state.upload_mode = False
+                    
+                if col2.button("Detener cámara simple"):
+                    st.session_state.simple_camera = False
+                
+                if st.session_state.get('simple_camera', False):
+                    # Contenedor para la cámara
+                    camera_container = st.container()
+                    
+                    # Configurar métricas
+                    faces_metric.metric("Faces detected", 0)
+                    fps_metric.metric("FPS", "0.0")
+                    time_metric.metric("Status", "Running")
+                    
+                    # Cámara simple que toma una imagen a la vez
+                    with camera_container:
+                        st.info("Cámara simple activada. Cada imagen se procesa individualmente.")
+                        
+                        # Usar imagen de la cámara
+                        captured_image = st.camera_input("Tomar foto para reconocimiento", key="camera_simple")
+                        
+                        # Procesar la imagen si está disponible
+                        if captured_image is not None:
+                            # Leer imagen
+                            image_bytes = captured_image.getvalue()
+                            image = cv2.imdecode(np.frombuffer(image_bytes, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
+                            
+                            # Detectar rostros
+                            bboxes = detect_face_dnn(face_net, image, confidence_threshold)
+                            
+                            # Actualizar métricas
+                            faces_metric.metric("Faces detected", len(bboxes))
+                            fps_metric.metric("FPS", "N/A")
+                            
+                            # Dibujar resultados
+                            result_img = image.copy()
+                            for i, bbox in enumerate(bboxes):
+                                x1, y1, x2, y2, _ = bbox
+                                cv2.rectangle(result_img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
+                                cv2.putText(result_img, f"Face {i+1}", (x1, y1-10), 
+                                           cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)
+                            
+                            # Mostrar resultado
+                            st.image(result_img, channels="BGR", caption="Rostros detectados", use_column_width=True)
+                            
+                            if len(bboxes) > 0:
+                                st.success(f"Se detectaron {len(bboxes)} rostros")
+                            else:
+                                st.warning("No se detectaron rostros. Intente con una iluminación mejor o una posición diferente.")
+                
+                # Opción alternativa en caso de problemas con WebRTC (mantenemos esta opción también)
+                st.markdown("---")
+                st.markdown("### Otras opciones")
+                col1, col2 = st.columns(2)
+                demo_mode = col1.button("Usar modo de demostración")
+                upload_mode = col2.button("Subir imagen para reconocimiento")
+                
+                if demo_mode:
+                    st.session_state.demo_running = True
+                    st.session_state.upload_mode = False
+                    st.session_state.simple_camera = False
+                elif upload_mode:
+                    st.session_state.upload_mode = True
+                    st.session_state.demo_running = False
+                    st.session_state.simple_camera = False
 
 # Si se ejecuta este archivo directamente, llamar a la función main
 if __name__ == "__main__":