Update app.py

app.py

@@ -1,10 +1,44 @@
 import gradio as gr
 from deepface import DeepFace
+import os
+import uuid
+import shutil
 import json
 
-def analyze_image(image):
+# Thư mục lưu ảnh upload
+UPLOAD_FOLDER = "uploads"
+if not os.path.exists(UPLOAD_FOLDER):
+    os.makedirs(UPLOAD_FOLDER)
+
+# 1️⃣ API: Push ảnh lên server
+def upload_image(image):
+    try:
+        image_id = str(uuid.uuid4())
+        save_path = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, f"{image_id}.png")
+        image.save(save_path)  # nếu image là PIL.Image
+        return f"Ảnh lưu thành công với ID: {image_id}", image_id
+    except Exception as e:
+        return f"Lỗi khi upload: {str(e)}", None
+
+# 2️⃣ API: Nhận diện khuôn mặt
+def recognize_face(image, image_id):
+    try:
+        target_path = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, f"{image_id}.png")
+        if not os.path.exists(target_path):
+            return "Ảnh ID không tồn tại"
+        result = DeepFace.verify(img1_path=image, img2_path=target_path)
+        # result là dict có 'verified': True/False, 'distance': float
+        output = {
+            "Verified": result["verified"],
+            "Khoảng cách": round(result["distance"], 4)
+        }
+        return json.dumps(output, ensure_ascii=False, indent=2)
+    except Exception as e:
+        return f"Lỗi khi nhận diện: {str(e)}"
+
+# 3️⃣ API: Phân tích khuôn mặt
+def analyze_face(image):
     try:
-        # Phân tích ảnh
         result = DeepFace.analyze(
             img_path=image,
             actions=["age", "gender", "emotion", "race"],
@@ -15,21 +49,38 @@ def analyze_image(image):
             "Tuổi ước tính": info["age"],
             "Giới tính": "Nam" if info["dominant_gender"] == "Man" else "Nữ",
             "Cảm xúc chính": info["dominant_emotion"],
-            "Chủng tộc": info["dominant_race"],
-            "Độ tin cậy": round(info["face_confidence"], 2)
+            "Chủng tộc": info["dominant_race"]
         }
         return json.dumps(output, ensure_ascii=False, indent=2)
     except Exception as e:
-        return f"Lỗi: {str(e)}"
+        return f"Lỗi khi phân tích: {str(e)}"
 
 # Tạo giao diện Gradio
-demo = gr.Interface(
-    fn=analyze_image,
-    inputs=gr.Image(type="numpy", label="📸 Tải ảnh khuôn mặt của bạn"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Kết quả phân tích"),
-    title="Phân tích khuôn mặt với DeepFace",
-    description="Upload ảnh để nhận diện tuổi, giới tính, cảm xúc và chủng tộc."
-)
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 📁 Upload ảnh")
+    with gr.Row():
+        upload_input = gr.Image(label="Upload ảnh", type="pil")
+        upload_btn = gr.Button("Upload")
+        upload_output = gr.Textbox(label="Kết quả Upload")
+        image_id_store = gr.State()  # lưu image_id
+
+    upload_btn.click(upload_image, inputs=upload_input, outputs=[upload_output, image_id_store])
+
+    gr.Markdown("## 🆔 Nhận diện khuôn mặt")
+    with gr.Row():
+        recognize_input = gr.Image(label="Ảnh cần nhận diện", type="pil")
+        recognize_btn = gr.Button("Nhận diện")
+        recognize_output = gr.Textbox(label="Kết quả nhận diện")
+
+    recognize_btn.click(recognize_face, inputs=[recognize_input, image_id_store], outputs=recognize_output)
+
+    gr.Markdown("## 🔍 Phân tích khuôn mặt")
+    with gr.Row():
+        analyze_input = gr.Image(label="Ảnh cần phân tích", type="pil")
+        analyze_btn = gr.Button("Phân tích")
+        analyze_output = gr.Textbox(label="Kết quả phân tích")
+
+    analyze_btn.click(analyze_face, inputs=analyze_input, outputs=analyze_output)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()