Update app.py

app.py

@@ -9,9 +9,6 @@ import logging
 from pathlib import Path
 from PIL import ExifTags
 import plotly.graph_objects as go
-import plotly.express as px
-import pandas as pd
-import io
 
 # Configuración de logs
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@@ -79,7 +76,7 @@ def analizar_manipulacion(imagen, metadatos):
         manipulada = True
     return manipulada, razones
 
-def calcular_porcentaje_ela(ela_imagen, mask):
+def calcular_porcentaje_ela(mask):
     if mask is None or mask.size == 0:
         return 0.0
     total_pixeles = mask.size
@@ -128,7 +125,8 @@ def realizar_ela(imagen):
         result = np.where(mask[:, :, None] > 0, mask_colored, background)
         result = cv2.convertScaleAbs(result, alpha=1.2, beta=10)
 
-        os.remove(temp_path)
+        if os.path.exists(temp_path):
+            os.remove(temp_path)
         return result, mask
 
     except Exception as e:
@@ -153,12 +151,12 @@ def crear_graficos_estadisticas(porcentaje_ela, dimensiones, metadatos):
         title=dict(text="<b>Porcentaje de Áreas Manipuladas</b>", x=0.5),
         yaxis_title="Porcentaje (%)",
         height=250,
-        showlegend=False
+        showlegend=False,
+        margin=dict(l=20, r=20, t=40, b=20)
     )
     
     # Gráfico 2: Probabilidad de manipulación (Pie)
     niveles = ['Muy baja', 'Baja', 'Moderada', 'Alta', 'Muy alta']
-    valores = [0.5, 1.5, 3.5, 10, 20]
     color_map = ['#00CC96', '#36A2EB', '#FFCE56', '#FF9F40', '#FF6384']
     
     prob_index = 0
@@ -182,7 +180,8 @@ def crear_graficos_estadisticas(porcentaje_ela, dimensiones, metadatos):
     fig_pie.update_layout(
         title=dict(text="<b>Nivel de Probabilidad</b>", x=0.5),
         height=250,
-        showlegend=False
+        showlegend=False,
+        margin=dict(l=20, r=20, t=40, b=20)
     )
     
     # Gráfico 3: Distribución de píxeles (Box plot)
@@ -197,14 +196,15 @@ def crear_graficos_estadisticas(porcentaje_ela, dimensiones, metadatos):
         title=dict(text="<b>Distribución de Anomalías</b>", x=0.5),
         yaxis_title="Porcentaje (%)",
         height=250,
-        showlegend=False
+        showlegend=False,
+        margin=dict(l=20, r=20, t=40, b=20)
     )
     
     # Gráfico 4: Tendencias temporales (Scatter)
     fig_scatter = go.Figure()
     fig_scatter.add_trace(go.Scatter(
         x=['Compresión', 'Ruido', 'Manipulación'],
-        y=[max(0, porcentaje_ela-1), max(0, porcentaje_ela-0.5), porcentaje_ela],
+        y=[max(0.1, porcentaje_ela-1), max(0.1, porcentaje_ela-0.5), max(0.1, porcentaje_ela)],
         mode='lines+markers',
         line=dict(color='#FF6B35', width=3),
         marker=dict(size=10)
@@ -212,17 +212,18 @@ def crear_graficos_estadisticas(porcentaje_ela, dimensiones, metadatos):
     fig_scatter.update_layout(
         title=dict(text="<b>Análisis de Componentes</b>", x=0.5),
         yaxis_title="Intensidad",
-        height=250
+        height=250,
+        margin=dict(l=20, r=20, t=40, b=20)
     )
     
     return fig_bar, fig_pie, fig_box, fig_scatter
 
 def procesar_imagen(archivo_imagen):
     if not archivo_imagen:
-        return None, "❌ **ERROR: Por favor, cargue una imagen antes de analizar.**", None, "", None, None, None, None
+        return [None, "❌ **ERROR: Por favor, cargue una imagen antes de analizar.**", None, ""] + [None] * 4
 
     if not os.path.exists(archivo_imagen):
-        return None, "❌ **ERROR: El archivo de imagen no existe o es inválido.**", None, "", None, None, None, None
+        return [None, "❌ **ERROR: El archivo de imagen no existe o es inválido.**", None, ""] + [None] * 4
 
     try:
         img = Image.open(archivo_imagen)
@@ -236,7 +237,7 @@ def procesar_imagen(archivo_imagen):
         text_path = os.path.join(evidence_dir, f"{nombre}_analisis.txt")
         zip_path = os.path.join(evidence_dir, f"{nombre}_errorELA.zip")
 
-        img.save(original_path)
+        img.save(original_path, "JPEG")
         ela_result, mask = realizar_ela(img)
 
         if mask is None:
@@ -244,7 +245,7 @@ def procesar_imagen(archivo_imagen):
 
         cv2.imwrite(ela_path, ela_result)
 
-        porcentaje_ela = calcular_porcentaje_ela(ela_result, mask)
+        porcentaje_ela = calcular_porcentaje_ela(mask)
         probabilidad = estimar_probabilidad_manipulacion(porcentaje_ela)
 
         # Crear gráficos estadísticos
@@ -322,14 +323,14 @@ def procesar_imagen(archivo_imagen):
 
         ela_rgb = cv2.cvtColor(ela_result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
-        return zip_path, analysis_text, ela_rgb, google_maps_url or "", fig_bar, fig_pie, fig_box, fig_scatter
+        return [zip_path, analysis_text, ela_rgb, google_maps_url or "", fig_bar, fig_pie, fig_box, fig_scatter]
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error en procesamiento: {str(e)}")
         mensaje_error = f"❌ **ERROR CRÍTICO:** {str(e)}"
         error_img = np.zeros((300, 600, 3), dtype=np.uint8)
         cv2.putText(error_img, "ERROR INTERNO", (80, 160), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)
-        return None, mensaje_error, error_img, "", None, None, None, None
+        return [None, mensaje_error, error_img, ""] + [None] * 4
 
 # 🎨 Tema moderno
 theme = gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="slate", neutral_hue="stone")
@@ -347,12 +348,6 @@ with gr.Blocks(title="Análisis Forense de Imágenes con ELA", theme=theme, css=
         transform: scale(1.02) !important;
         box-shadow: 0 4px 12px rgba(255, 107, 53, 0.3) !important;
     }
-    .stats-container {
-        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
-        padding: 10px;
-        border-radius: 10px;
-        margin: 5px;
-    }
     .equal-height {
         height: 400px !important;
     }