Corregir duplicación de IDs en botones y añadir keys únicas

streamlit_app.py

@@ -2307,23 +2307,101 @@ def main():
                     fps_metric.metric("FPS", 0)
                     time_metric.metric("Status", "Stopped")
                     
-                    st.info("Click 'Start' to activate the camera and begin real-time face recognition.")
-                    st.warning("Note: If you're running this in Hugging Face Spaces, some browser permissions may be required.")
+                    st.info("Haga clic en el botón 'START' para activar la cámara y comenzar el reconocimiento en tiempo real.")
+                    st.warning("Nota: Si está ejecutando esto en Hugging Face Spaces, puede que WebRTC no funcione correctamente. Utilice las opciones alternativas a continuación.")
                     
-                    # Opción alternativa en caso de problemas con WebRTC
+                    # WebRTC troubleshooting
+                    with st.expander("Ayuda: Problemas con WebRTC"):
+                        st.markdown("""
+                        ### Solución de problemas con WebRTC
+                        
+                        Si el reconocimiento en tiempo real no funciona, puede deberse a las siguientes razones:
+                        
+                        1. **Restricciones de seguridad en Hugging Face Spaces**: Algunos navegadores restringen el acceso a la cámara en entornos como este.
+                        2. **Problemas de conexión**: WebRTC requiere establecer una conexión que puede ser bloqueada por firewalls o proxies.
+                        3. **Permisos de cámara**: Es posible que deba conceder permisos explícitos al navegador para acceder a su cámara.
+                        
+                        ### Qué hacer:
+                        
+                        1. Intente usar otro navegador (Chrome suele funcionar mejor)
+                        2. Asegúrese de que ha concedido permisos de cámara cuando el navegador los solicita
+                        3. Si sigue sin funcionar, use las opciones alternativas que se muestran a continuación
+                        """)
+
+                    # Añadir opción de cámara alternativa para entornos donde WebRTC no funciona bien
                     st.markdown("---")
-                    st.markdown("### ¿Problemas con WebRTC?")
+                    st.markdown("### Modo de cámara alternativo")
+
                     col1, col2 = st.columns(2)
-                    demo_mode = col1.button("Usar modo de demostración")
-                    upload_mode = col2.button("Subir imagen para reconocimiento")
-                    
+                    if col1.button("Usar cámara simple", key="simple_camera_button1"):
+                        st.session_state.simple_camera = True
+                        st.session_state.demo_running = False
+                        st.session_state.upload_mode = False
+                        
+                    if col2.button("Detener cámara simple", key="stop_camera_button1"):
+                        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_input")
+                            
+                            # 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", key="demo_button1")
+                    upload_mode = col2.button("Subir imagen para reconocimiento", key="upload_button1")
+
                     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
+
                     # Modo de demostración con imágenes simuladas
                     if st.session_state.get('demo_running', False):
                         # Cargar algunas imágenes de ejemplo (usar tus propias imágenes si es posible)
@@ -2357,10 +2435,10 @@ def main():
                         time_metric.metric("Status", "Demo")
                         
                         st.success("Modo de demostración activado. En un entorno local, el reconocimiento facial en tiempo real funcionaría correctamente.")
-                    
+
                     # Modo de carga de imagen
                     if st.session_state.get('upload_mode', False):
-                        uploaded_file = st.file_uploader("Sube una imagen con rostros", type=["jpg", "jpeg", "png"])
+                        uploaded_file = st.file_uploader("Sube una imagen con rostros", type=["jpg", "jpeg", "png"], key="upload_image_input")
                         
                         if uploaded_file is not None:
                             # Leer imagen
@@ -2368,8 +2446,7 @@ def main():
                             image = cv2.imdecode(np.frombuffer(image_bytes, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
                             
                             # Detectar rostros
-                            detections = detect_face_dnn(face_net, image, confidence_threshold)
-                            _, bboxes = process_face_detections(image, detections, confidence_threshold)
+                            bboxes = detect_face_dnn(face_net, image, confidence_threshold)
                             
                             # Dibujar rostros detectados
                             result_img = image.copy()
@@ -2385,84 +2462,10 @@ def main():
                             # Actualizar métricas
                             faces_metric.metric("Faces detected", len(bboxes))
                             time_metric.metric("Status", "Processed")
-                
-                # 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
+
+                    # 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.")
 
 # Si se ejecuta este archivo directamente, llamar a la función main
 if __name__ == "__main__":