color-detection / app.py
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import gradio as gr
import cv2
import time
# Funci贸n de detecci贸n de anomal铆as simulada
def anomaly_detection(frame):
# Procesamiento simulado del frame, reempl谩zalo con el modelo real
# En este ejemplo, solo convertimos el frame a escala de grises
gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
return gray_frame
# Generador que procesa cada fotograma capturado y lo muestra
def process_frames():
cam_stream = cv2.VideoCapture(0) # Inicializa la c谩mara
while True:
# Captura el fotograma
ret, frame = cam_stream.read()
if not ret:
break
# Realiza la detecci贸n de anomal铆as
processed_frame = anomaly_detection(frame)
# Devuelve el fotograma procesado a Gradio
yield processed_frame
# Control de frecuencia para simular "real-time"
time.sleep(0.1)
cam_stream.release()
# Configuraci贸n de la interfaz de Gradio
iface = gr.Interface(
fn=process_frames, # Llamada a la funci贸n generadora de frames
inputs=None, # No se requiere entrada manual del usuario
outputs=gr.Image(type="numpy", label="Segmentation Result"), # Salida de tipo imagen en formato numpy
live=True # Para activar la captura en modo vivo
)
iface.launch() # Lanza la aplicaci贸n