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app.py

@@ -1,11 +1,8 @@
-import io
+from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
 import cv2
 import numpy as np
-import base64
-from PIL import Image
-from fastapi import FastAPI, HTTPException
-from fastapi.responses import StreamingResponse, JSONResponse
-from pydantic import BaseModel
+from fastapi.responses import StreamingResponse
+import io
 
 app = FastAPI(
     version="0.0.1",
@@ -17,65 +14,21 @@ app = FastAPI(
     ],
 )
 
-# Pydantic 모델 정의
-class ImageData(BaseModel):
-    image_base64: str
-
-@app.post("/process-image/")
-def process_image(data: ImageData):
-    try:
-        # Base64 문자열을 디코딩하여 이미지 데이터를 생성
-        image_data = base64.b64decode(data.image_base64)
-        # NumPy 배열로 변환
-        nparr = np.frombuffer(image_data, np.uint8)
-        # OpenCV를 사용하여 이미지 디코딩
-        image = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
-
-        if image is None:
-            raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid image data")
-
-        # 그레이스케일로 변환
-        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-
-        # Canny 에지 검출 적용
-        edges = cv2.Canny(gray_image, threshold1=100, threshold2=200)
-        edges_image = Image.fromarray(edges)
-
-        # 흰색 배경 생성
-        white_background = Image.new("RGB", edges_image.size, (255, 255, 255))
-
-        # 검은색 에지를 흰색 배경 위에 합성
-        edges_on_white = Image.composite(Image.new("RGB", edges_image.size, (0, 0, 0)), white_background, edges_image)
-
-        # 최종 Canny 이미지를 BytesIO 객체에 저장
-        canny_output_io = io.BytesIO()
-        edges_on_white.save(canny_output_io, format='JPEG')
-        canny_output_io.seek(0)
-
-        # Sobel 연산자 적용
-        sobelx = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)  # X 축에 대한 Sobel 연산자
-        sobely = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)  # Y 축에 대한 Sobel 연산자
-
-        # 두 기울기 결합
-        sobel_combined = cv2.magnitude(sobelx, sobely)
-
-        # 결과를 [0, 255] 범위로 정규화
-        sobel_combined = cv2.normalize(sobel_combined, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
-        sobel_combined = sobel_combined.astype('uint8')
-
-        # 결과를 PIL 이미지로 변환
-        sobel_image = Image.fromarray(sobel_combined)
-
-        # Sobel 에지를 흰색 배경 위에 합성
-        edges_on_white_sobel = Image.composite(Image.new("RGB", sobel_image.size, (0, 0, 0)), white_background, sobel_image)
+@app.post("/detect-edges/")
+async def detect_edges(file: UploadFile = File(...)):
+    # 이미지를 바이트 배열로 읽기
+    image_bytes = await file.read()
+    # 바이트 배열을 numpy 배열로 변환
+    nparr = np.frombuffer(image_bytes, np.uint8)
+    # numpy 배열을 이미지로 디코딩
+    img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
 
-        # 최종 Sobel 이미지를 BytesIO 객체에 저장
-        sobel_output_io = io.BytesIO()
-        edges_on_white_sobel.save(sobel_output_io, format='JPEG')
-        sobel_output_io.seek(0)
+    # 엣지 디텍션 수행 (Canny 알고리즘 사용)
+    edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
 
-        # StreamingResponse를 사용하여 파일 반환
-        return StreamingResponse(sobel_output_io, media_type='image/jpeg')
+    # 엣지 이미지를 다시 인코딩
+    _, buffer = cv2.imencode('.png', edges)
+    io_buf = io.BytesIO(buffer)
 
-    except Exception as e:
-        return JSONResponse(status_code=500, content={"message": str(e)})
+    # 결과 이미지를 사용자에게 전송
+    return StreamingResponse(io_buf, media_type="image/png")

app.py.bacup2

@@ -0,0 +1,81 @@
+import io
+import cv2
+import numpy as np
+import base64
+from PIL import Image
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from fastapi.responses import StreamingResponse, JSONResponse
+from pydantic import BaseModel
+
+app = FastAPI(
+    version="0.0.1",
+    servers=[
+        {
+            "url": "https://leekwoon-edge-api.hf.space",
+            "description": "image edge detection API",
+        }
+    ],
+)
+
+# Pydantic 모델 정의
+class ImageData(BaseModel):
+    image_base64: str
+
+@app.post("/process-image/")
+def process_image(data: ImageData):
+    try:
+        # Base64 문자열을 디코딩하여 이미지 데이터를 생성
+        image_data = base64.b64decode(data.image_base64)
+        # NumPy 배열로 변환
+        nparr = np.frombuffer(image_data, np.uint8)
+        # OpenCV를 사용하여 이미지 디코딩
+        image = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
+
+        if image is None:
+            raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid image data")
+
+        # 그레이스케일로 변환
+        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+        # Canny 에지 검출 적용
+        edges = cv2.Canny(gray_image, threshold1=100, threshold2=200)
+        edges_image = Image.fromarray(edges)
+
+        # 흰색 배경 생성
+        white_background = Image.new("RGB", edges_image.size, (255, 255, 255))
+
+        # 검은색 에지를 흰색 배경 위에 합성
+        edges_on_white = Image.composite(Image.new("RGB", edges_image.size, (0, 0, 0)), white_background, edges_image)
+
+        # 최종 Canny 이미지를 BytesIO 객체에 저장
+        canny_output_io = io.BytesIO()
+        edges_on_white.save(canny_output_io, format='JPEG')
+        canny_output_io.seek(0)
+
+        # Sobel 연산자 적용
+        sobelx = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)  # X 축에 대한 Sobel 연산자
+        sobely = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)  # Y 축에 대한 Sobel 연산자
+
+        # 두 기울기 결합
+        sobel_combined = cv2.magnitude(sobelx, sobely)
+
+        # 결과를 [0, 255] 범위로 정규화
+        sobel_combined = cv2.normalize(sobel_combined, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
+        sobel_combined = sobel_combined.astype('uint8')
+
+        # 결과를 PIL 이미지로 변환
+        sobel_image = Image.fromarray(sobel_combined)
+
+        # Sobel 에지를 흰색 배경 위에 합성
+        edges_on_white_sobel = Image.composite(Image.new("RGB", sobel_image.size, (0, 0, 0)), white_background, sobel_image)
+
+        # 최종 Sobel 이미지를 BytesIO 객체에 저장
+        sobel_output_io = io.BytesIO()
+        edges_on_white_sobel.save(sobel_output_io, format='JPEG')
+        sobel_output_io.seek(0)
+
+        # StreamingResponse를 사용하여 파일 반환
+        return StreamingResponse(sobel_output_io, media_type='image/jpeg')
+
+    except Exception as e:
+        return JSONResponse(status_code=500, content={"message": str(e)})