app.py

import gradio as gr
import numpy as np
import cv2

マッピング赤 = [43, 42, 43, 43, 44, 45, 45, 46, 46, 47, 48, 49, 50, 50, 52, 52, 55, 54, 57, 58, 59, 60, 62, 63, 64, 65, 66, 68, 69, 70, 72, 73, 75, 76, 78, 79, 79, 81, 82, 84, 86, 86, 87, 90, 91, 92, 94, 97, 99, 101, 101, 103, 105, 108, 111, 111, 115, 116, 118, 117, 120, 123, 123, 126, 127, 129, 129, 131, 132, 134, 136, 136, 137, 138, 142, 143, 145, 145, 146, 146, 149, 151, 151, 153, 153, 154, 154, 155, 158, 160, 159, 161, 163, 162, 167, 165, 169, 169, 170, 169, 170, 173, 174, 174, 176, 176, 178, 179, 178, 179, 180, 183, 180, 181, 183, 182, 186, 186, 185, 191, 189, 191, 191, 190, 188, 194, 195, 196, 194, 198, 194, 195, 198, 199, 196, 201, 197, 203, 204, 197, 204, 204, 207, 207, 207, 207, 208, 208, 208, 209, 210, 210, 211, 211, 212, 213, 213, 213, 213, 214, 211, 212, 212, 213, 213, 214, 214, 215, 215, 215, 216, 217, 217, 218, 218, 219, 219, 220, 220, 221, 221, 222, 222, 223, 224, 224, 225, 225, 226, 226, 227, 227, 228, 227, 227, 227, 228, 230, 230, 230, 230, 231, 231, 232, 232, 233, 234, 234, 234, 235, 235, 236, 237, 237, 238, 238, 238, 239, 239, 240, 240, 241, 241, 242, 242, 243, 243, 244, 244, 245, 245, 246, 247, 247, 248, 248, 249, 249, 249, 250, 251, 251, 251, 252, 252, 253, 253, 253, 254, 254, 255, 255, 255, 255, 255, 255]  
マッピング緑 = [32, 31, 32, 32, 33, 34, 34, 35, 36, 36, 37, 37, 38, 39, 40, 41, 41, 43, 43, 45, 45, 47, 47, 49, 49, 51, 52, 52, 54, 55, 55, 57, 58, 59, 61, 62, 63, 65, 65, 66, 68, 69, 71, 73, 73, 75, 78, 79, 79, 81, 83, 86, 87, 88, 89, 91, 92, 94, 95, 95, 98, 101, 102, 102, 105, 105, 107, 108, 110, 110, 114, 113, 117, 116, 117, 120, 121, 122, 124, 126, 126, 126, 128, 129, 130, 131, 132, 134, 135, 136, 136, 139, 139, 139, 141, 142, 143, 144, 144, 145, 145, 147, 147, 148, 150, 151, 151, 153, 153, 153, 156, 155, 157, 157, 158, 158, 160, 160, 161, 162, 163, 164, 164, 165, 166, 167, 168, 168, 169, 170, 171, 171, 172, 173, 173, 174, 175, 175, 176, 177, 177, 178, 179, 180, 180, 181, 181, 182, 183, 184, 184, 185, 186, 186, 187, 188, 188, 189, 190, 190, 191, 192, 193, 193, 194, 194, 195, 196, 197, 197, 198, 199, 199, 200, 201, 201, 202, 203, 203, 204, 204, 206, 206, 207, 207, 207, 208, 209, 209, 210, 210, 210, 213, 213, 214, 214, 215, 216, 216, 217, 217, 218, 218, 219, 220, 220, 221, 221, 222, 222, 223, 224, 224, 224, 225, 226, 227, 227, 228, 229, 229, 230, 231, 231, 232, 232, 233, 234, 235, 236, 236, 237, 237, 239, 239, 239, 240, 240, 241, 241, 243, 243, 243, 243, 244, 244, 244, 245, 245, 246, 247, 247, 248, 250, 250, 251]
マッピング青 = [28, 30, 30, 31, 31, 32, 32, 32, 33, 34, 34, 35, 35, 36, 36, 37, 38, 39, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 59, 60, 62, 63, 65, 66, 68, 68, 71, 71, 75, 76, 77, 79, 80, 83, 83, 84, 88, 90, 91, 92, 94, 98, 97, 101, 101, 102, 104, 106, 104, 107, 111, 109, 113, 112, 115, 114, 117, 118, 120, 121, 123, 123, 124, 125, 125, 126, 129, 132, 135, 134, 136, 136, 137, 139, 138, 140, 144, 143, 145, 148, 147, 147, 149, 149, 150, 152, 154, 155, 156, 156, 156, 158, 159, 159, 161, 160, 162, 163, 163, 164, 165, 165, 167, 167, 169, 169, 170, 171, 171, 172, 173, 174, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 181, 181, 182, 183, 184, 184, 185, 186, 186, 187, 187, 188, 190, 191, 191, 191, 192, 193, 193, 194, 195, 195, 196, 197, 198, 198, 198, 199, 200, 201, 201, 202, 202, 203, 203, 203, 203, 204, 206, 206, 207, 207, 208, 209, 210, 210, 211, 211, 212, 212, 213, 214, 215, 215, 216, 216, 217, 217, 218, 218, 219, 219, 220, 220, 221, 221, 222, 222, 223, 223, 224, 225, 226, 226, 226, 227, 228, 230, 231, 232, 231, 231, 231, 232, 234, 234, 234, 234, 234, 233, 233, 236, 233, 238, 238, 237, 239, 235, 238, 242, 242, 240, 243, 240, 243, 244, 244, 245, 247, 244, 247, 248, 249, 252, 250, 249, 255]

def 必要ならリサイズ(画像, 最大サイズ=1080):#    幅または高さが1080px超の場合、アスペクト比を維持してリサイズする
    高, 幅 = 画像.shape[:2]
    if 高 <= 最大サイズ and 幅 <= 最大サイズ: return 画像# リサイズ不要
    scale = 最大サイズ / max(高, 幅)
    新サイズ=( int(幅 * scale), int(高 * scale))
    return cv2.resize(画像, 新サイズ, interpolation=cv2.INTER_AREA)

def 画像の加工(入力画像):        
    入力画像 = 必要ならリサイズ(入力画像, 最大サイズ=1080)

    # Gradioから受け取った画像は　RGB形式　
    # OpenCVではBGR形式で画像を扱うので、通常は変換が必要 例： input_image_bgr = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    # だが、今回はRGB辞書をその順序で使うことでlogicを単純化している

    加工後画像 = np.zeros_like(入力画像)    # 同じ大きさの黒画像を作成
    高, 幅, _ = 入力画像.shape
    for r in range(高):
        for c in range(幅):
            red, green, blue = 入力画像[r][c] # gradio なので　RGBの順番でいい
            加工後画像[r][c] = (マッピング赤[red], マッピング緑[green], マッピング青[blue])
    return 加工後画像

with gr.Blocks() as iface:
    ガイド='''
    ## カスタムフィルタ適用の手順
    1. 変更元画像を選択
    1. 自動的に画像が生成される
    1. 変更後画像を保存

    ※ 画像サイズが1080pxより大きい場合は自動的に1080px以下に縮小。
    '''
    gr.Markdown(ガイド)
    with gr.Row():
        元画像 = gr.Image(type="numpy", label="変更元画像")
        結果画像 = gr.Image(type="numpy", label="変更後画像")
        
    元画像.change(fn=画像の加工, inputs=元画像, outputs=結果画像)

iface.launch()