import gradio as gr
import cv2

# Función de detección de anomalías simulada
def anomaly_detection(frame):
    # Procesamiento simulado del frame, puedes reemplazarlo con tu modelo
    # En este ejemplo, solo convertimos el frame a escala de grises
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return gray_frame

# Función que procesa el video y aplica la detección de anomalías frame por frame
def process_video(video):
    cap = cv2.VideoCapture(video)
    frames = []
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        # Aplica el modelo de detección de anomalías
        processed_frame = anomaly_detection(frame)
        frames.append(processed_frame)
    cap.release()
    return frames  # Devuelve la lista de frames procesados

# Configuración de la interfaz de Gradio para Hugging Face Spaces
iface = gr.Interface(
    fn=process_video,  # Procesa video completo en lugar de frame a frame en tiempo real
    inputs=gr.Video(source="webcam", format="mp4"),  # Entrada de video desde la cámara del usuario
    outputs=gr.Video(),  # Salida como un video procesado
)

iface.launch()