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import gradio as gr
from PIL import Image, ImageDraw
import torch
from facenet_pytorch import MTCNN
# Carregar o modelo de detecção de rostos
mtcnn = MTCNN(keep_all=True)
def detect_faces(image):
# Detectar rostos na imagem
boxes, _ = mtcnn.detect(image)
# Desenhar as caixas delimitadoras na imagem
draw = ImageDraw.Draw(image)
num_faces = 0
if boxes is not None:
for box in boxes:
draw.rectangle(box.tolist(), outline="red", width=3)
num_faces += 1
return image, f"Número de rostos: {num_faces}"
# Criar a interface do Gradio
iface = gr.Interface(
fn=detect_faces,
inputs=gr.Image(type="pil"),
outputs=[gr.Image(type="pil"), gr.Textbox()],
title="Contador de Rostos em Imagens",
description="Carregue uma imagem para contar o número de rostos detectados nela."
)
# Executar a aplicação
iface.launch()
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