src/app.py

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
    SaliencyMapDemo
"""
import argparse
from datetime import datetime
import sys

import cv2
import gradio as gr
import numpy as np

import utils

PROGRAM_NAME = 'SaliencyMapDemo'
__version__ = utils.get_package_version()

def compute_saliency(image: np.ndarray):
    """
        入力画像から顕著性マップを作成しJET画像を返します。
        Parameters
    ----------
    param1 : np.ndarray
        入力画像
 
    Returns
    -------
    np.ndarray
        カラーマップのJET画像
    """
    # OpenCVのsaliencyを作成
    saliency = cv2.saliency.StaticSaliencySpectralResidual_create()
    # 画像の顕著性を計算
    success, saliencyMap = saliency.computeSaliency(image)

    if success:
        # 顕著性マップをカラーマップに変換
        saliencyMap = (saliencyMap * 255).astype("uint8")
        saliencyMap = cv2.applyColorMap(saliencyMap, cv2.COLORMAP_JET)
        
        #overlay = saliencyMap
        # 元の画像とカラーマップを重ね合わせ
        overlay = cv2.addWeighted(image, 0.5, saliencyMap, 0.5, 0)
        
        return overlay
    else:
        return image  # エラーが発生した場合は元の画像を返す

def run(args: argparse.Namespace, watch: utils.Stopwatch) -> None:
    """
        アプリの画面を作成し、Gradioサービスを起動します。
    ----------
    param1 : argparse.Namespace
        コマンドライン引数
    param2 : utils.Stopwatch
        起動したスタート時間
    """
    # analytics_enabled=False
    # https://github.com/gradio-app/gradio/issues/4226
    with gr.Blocks(analytics_enabled=False, \
        title=f"{PROGRAM_NAME} {__version__}", \
        head="""
        <meta name="format-detection" content="telephone=no">
        <meta name="robots" content="noindex, nofollow, noarchive">
        <meta name="referrer" content="no-referrer" />
        """) as demo:
    	
        gr.Markdown(
        """
        # Saliency Map demo.
        1. inputタブで画像を選択します。
        2. Submitボタンを押します。
           ※画像は外部送信していません。ローカルで処理が完結します。
        3. 結果は、overlayタブに表示します。
        """)

        submit_button = gr.Button("submit")
        
        with gr.Row():
            with gr.Tab("input"):
                image_input = gr.Image()
            with gr.Tab("overlay"):
                image_overlay = gr.Image(interactive=False)

        
        submit_button.click(compute_saliency, inputs=image_input, outputs=image_overlay)

        gr.Markdown(
        f"""
        Python {sys.version}  
        App {__version__}  
        """)
        
        demo.queue(default_concurrency_limit=5)
        
        print(f"{datetime.now()}:アプリ起動完了({watch.stop():.3f}s)")
        
        # https://www.gradio.app/docs/gradio/blocks#blocks-launch
        demo.launch(max_file_size=args.max_file_size, server_port=args.server_port, inbrowser=True, share=False)