import gradio as gr
import cv2
import numpy as np

def apply_filter(image, filter_type, alpha, beta):
    if filter_type == "Soft Glow":
        gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0)
        soft_glow = cv2.addWeighted(image, 0.5, gaussian, 0.5, 0)
        result = soft_glow
    elif filter_type == "Portrait Enhancer":
        result = cv2.detailEnhance(image, sigma_s=10, sigma_r=0.15)
    elif filter_type == "Warm Tone":
        result = cv2.applyColorMap(image, cv2.COLORMAP_AUTUMN)
    elif filter_type == "Cold Tone":
        result = cv2.applyColorMap(image, cv2.COLORMAP_WINTER)
    elif filter_type == "High-Key":
        result = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1.2, beta=30)
    elif filter_type == "Low-Key":
        result = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=0.7, beta=-30)
    elif filter_type == "Haze":
        haze = cv2.addWeighted(image, 0.7, np.full(image.shape, 255, dtype=np.uint8), 0.3, 0)
        result = haze
    else:
        result = image

    # 사용자 정의 밝기 및 대비 적용
    adjusted = cv2.convertScaleAbs(result, alpha=alpha, beta=beta)
    return adjusted

def live_preview(image, filter_type, alpha, beta):
    # 실시간으로 이미지에 필터와 밝기/대비 적용
    processed_image = apply_filter(image, filter_type, alpha, beta)
    return processed_image

# Gradio 인터페이스 정의
iface = gr.Interface(
    fn=live_preview,
    inputs=[
        "image", 
        gr.Radio(
            ["Soft Glow", "Portrait Enhancer", "Warm Tone", "Cold Tone", "High-Key", "Low-Key", "Haze"], 
            label="필터 선택"
        ),
        gr.Slider(0.5, 2.0, step=0.1, value=1.0, label="밝기 (alpha)"),
        gr.Slider(-100, 100, step=10, value=0, label="대비 (beta)")
    ],
    outputs="image",
    live=True,  # 실시간 업데이트를 활성화
    title="컬러 이미지 편집기",
    description="이미지를 업로드하고 필터를 선택한 후 밝기와 대비를 실시간으로 조절하세요."
)

iface.launch()