Update app.py

app.py

@@ -1,250 +1,176 @@
-from flask import Flask, request, jsonify
-from flask_cors import CORS
+import os
+import json
 import base64
 import secrets
-import os
-from deepface import DeepFace
-import cv2
 import numpy as np
+import cv2
+from deepface import DeepFace
 from pymongo import MongoClient
-app = Flask(__name__)
-CORS(app)
+import gradio as gr
 
 # ========================
-# KẾT NỐI MONGODB
+# MongoDB connection
 # ========================
 mongo_uri = "mongodb+srv://huyh01480_db_user:zxvAwzAhr8yk3lWe@cluster0.n8pboqq.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority&appName=Cluster0"
 client = MongoClient(mongo_uri)
-
-db = client["userdb"]           # database
-users_col = db["users"]         # collection tương đương bảng user
-
+db = client["userdb"]
+users_col = db["users"]
 
 # ========================
-# REGISTER USER
+# Helper functions
 # ========================
+def convert_numpy(obj):
+    if isinstance(obj, dict):
+        return {k: convert_numpy(v) for k, v in obj.items()}
+    elif isinstance(obj, list):
+        return [convert_numpy(i) for i in obj]
+    elif isinstance(obj, (np.float32, np.float64)):
+        return float(obj)
+    elif isinstance(obj, (np.int32, np.int64)):
+        return int(obj)
+    else:
+        return obj
 
-
-from deepface import DeepFace
-import cv2
-import numpy as np
-import base64
-
-@app.route('/api/register', methods=['POST'])
-def register():
-    data = request.json
-
+# ========================
+# Internal API functions
+# ========================
+def register_internal(data):
     username = data.get('username')
     password = data.get('password')
     img_data = data.get('img')
-    
     fullName = data.get('fullName')
     email = data.get('email')
     phone = data.get('phone')
     gender = data.get('gender')
 
-    # Kiểm tra dữ liệu bắt buộc
     if not username or not password or not img_data:
-        return jsonify({'error': 'username, password và ảnh là bắt buộc'}), 400
+        return {'error': 'username, password và ảnh là bắt buộc'}, 400
 
     img_str = img_data.split(",")[1] if "," in img_data else img_data
-
-    # Kiểm tra Base64 hợp lệ
     try:
         decoded = base64.b64decode(img_str)
-    except Exception:
-        return jsonify({'error': 'Ảnh không hợp lệ, phải là Base64'}), 400
-
-    # Chuyển base64 → ảnh OpenCV
-    try:
         nparr = np.frombuffer(decoded, np.uint8)
         img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
-
         if img is None:
-            return jsonify({'error': 'Ảnh không thể đọc được'}), 400
-
+            return {'error': 'Ảnh không thể đọc được'}, 400
     except Exception:
-        return jsonify({'error': 'Không thể xử lý ảnh'}), 400
+        return {'error': 'Ảnh không hợp lệ'}, 400
 
-    # ===== KIỂM TRA ẢNH CÓ MẶT KHÔNG =====
     try:
         DeepFace.extract_faces(img, enforce_detection=True)
     except Exception:
-        return jsonify({'error': 'Ảnh không có khuôn mặt hợp lệ'}), 400
+        return {'error': 'Ảnh không có khuôn mặt hợp lệ'}, 400
 
-    try:
-        # Kiểm tra username trùng
-        existing_user = users_col.find_one({"userName": username})
-        if existing_user:
-            return jsonify({'error': 'Tên người dùng đã tồn tại'}), 409
-
-        # Dữ liệu người dùng chỉ gồm các trường yêu cầu
-        user_info = {
-            "userName": username,
-            "password": password,
-            "img": img_str,
-            "fullName": fullName,
-            "email": email,
-            "phone": phone,
-            "gender": gender,
-        }
-
-        # Lưu vào MongoDB
-        users_col.insert_one(user_info)
-
-        return jsonify({'message': 'Đăng ký thành công!', 'user': username}), 201
+    if users_col.find_one({"userName": username}):
+        return {'error': 'Tên người dùng đã tồn tại'}, 409
 
-    except Exception as e:
-        return jsonify({'error': str(e)}), 500
-# LOGIN + KIỂM TRA KHUÔN MẶT
-# ========================
-@app.route('/api/login', methods=['POST'])
-def login():
-    data = request.json
+    user_info = {
+        "userName": username,
+        "password": password,
+        "img": img_str,
+        "fullName": fullName,
+        "email": email,
+        "phone": phone,
+        "gender": gender,
+    }
+    users_col.insert_one(user_info)
+    return {'message': 'Đăng ký thành công!', 'user': username}, 201
+
+
+def login_internal(data):
     username = data.get('username')
     password = data.get('password')
     img_data = data.get('img')
 
     if not username or not password or not img_data:
-        return jsonify({'error': 'username, password và ảnh là bắt buộc'}), 400
+        return {'error': 'username, password và ảnh là bắt buộc'}, 400
 
     img_str = img_data.split(",")[1] if "," in img_data else img_data
+    user = users_col.find_one({"userName": username, "password": password})
+    if not user:
+        return {'error': 'Username hoặc password sai'}, 401
 
     try:
-        # Lấy user từ MongoDB
-        user = users_col.find_one({"userName": username, "password": password})
-
-        if not user:
-            return jsonify({'error': 'Username hoặc password sai'}), 401
-
-        # Base64 → ảnh
         nparr_input = np.frombuffer(base64.b64decode(img_str), np.uint8)
         img_input = cv2.imdecode(nparr_input, cv2.IMREAD_COLOR)
-
         nparr_db = np.frombuffer(base64.b64decode(user['img']), np.uint8)
         img_db = cv2.imdecode(nparr_db, cv2.IMREAD_COLOR)
-
-        # So sánh mặt
-        try:
-            result = DeepFace.verify(img_input, img_db, enforce_detection=True)
-        except Exception as e:
-            return jsonify({'error': f'Lỗi khi nhận diện khuôn mặt: {e}'}), 400
-
-        # Tính %
-        distance = result.get("distance", 1)
-        similarity = max(0, (1 - distance)) * 100
-        similarity = round(similarity, 2)
-
-        if result['verified']:
-            token = secrets.token_hex(16)
-
-            # Xóa _id vì không serializable
-            user_info = {
-                "userName": user.get("userName"),
-                "fullName": user.get("fullName"),
-                "email": user.get("email"),
-                "phone": user.get("phone"),
-                "gender": user.get("gender"),
-                "img": user.get("img")
-            }
-
-            return jsonify({
-                'message': 'Login thành công!',
-                'token': token,
-                'similarity': similarity,
-                'user': user_info
-            })
-        else:
-            return jsonify({
-                'error': 'Khuôn mặt không trùng khớp',
-                'similarity': similarity
-            }), 401
-
+        result = DeepFace.verify(img_input, img_db, enforce_detection=True)
     except Exception as e:
-        return jsonify({'error': str(e)}), 500
+        return {'error': f'Lỗi khi nhận diện khuôn mặt: {e}'}, 400
 
-# ========================
-# PHÂN TÍCH KHUÔN MẶT
-# ========================
-def convert_numpy(obj):
-    if isinstance(obj, dict):
-        return {k: convert_numpy(v) for k, v in obj.items()}
-    elif isinstance(obj, list):
-        return [convert_numpy(i) for i in obj]
-    elif isinstance(obj, (np.float32, np.float64)):
-        return float(obj)
-    elif isinstance(obj, (np.int32, np.int64)):
-        return int(obj)
+    distance = result.get("distance", 1)
+    similarity = max(0, (1 - distance)) * 100
+    similarity = round(similarity, 2)
+
+    if result['verified']:
+        token = secrets.token_hex(16)
+        user_info = {k: user[k] for k in ["userName", "fullName", "email", "phone", "gender", "img"]}
+        return {'message': 'Login thành công!', 'token': token, 'similarity': similarity, 'user': user_info}, 200
     else:
-        return obj
+        return {'error': 'Khuôn mặt không trùng khớp', 'similarity': similarity}, 401
 
-@app.route('/api/analyze', methods=['POST'])
-def analyze_face():
-    data = request.json
-    img_data = data.get('img')
 
+def analyze_internal(data):
+    img_data = data.get('img')
     if not img_data:
-        return jsonify({'error': 'Ảnh là bắt buộc'}), 400
-
+        return {'error': 'Ảnh là bắt buộc'}, 400
     img_str = img_data.split(",")[1] if "," in img_data else img_data
-
     try:
         nparr = np.frombuffer(base64.b64decode(img_str), np.uint8)
         img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
-
         result = DeepFace.analyze(img, actions=['age','gender','emotion','race'], enforce_detection=True)
         result = convert_numpy(result)
-
-        return jsonify({'result': result})
-
+        return {'result': result}, 200
     except Exception as e:
-        return jsonify({'error': f'Lỗi khi phân tích khuôn mặt: {e}'}), 400
+        return {'error': f'Lỗi khi phân tích khuôn mặt: {e}'}, 400
 
-@app.route('/api/compare', methods=['POST'])
-def compare_faces():
-    data = request.json
+
+def compare_internal(data):
     img1_data = data.get("img1")
     img2_data = data.get("img2")
-
     if not img1_data or not img2_data:
-        return jsonify({'error': 'Cần 2 ảnh base64 để so sánh'}), 400
-
-    # Tách phần base64 (nếu có prefix data:image/png;base64,)
-    img1_str = img1_data.split(",")[1] if "," in img1_data else img1_data
-    img2_str = img2_data.split(",")[1] if "," in img2_data else img2_data
-
+        return {'error': 'Cần 2 ảnh base64 để so sánh'}, 400
     try:
-        # Base64 → OpenCV image
-        nparr1 = np.frombuffer(base64.b64decode(img1_str), np.uint8)
+        nparr1 = np.frombuffer(base64.b64decode(img1_data.split(",")[1] if "," in img1_data else img1_data), np.uint8)
         img1 = cv2.imdecode(nparr1, cv2.IMREAD_COLOR)
-
-        nparr2 = np.frombuffer(base64.b64decode(img2_str), np.uint8)
+        nparr2 = np.frombuffer(base64.b64decode(img2_data.split(",")[1] if "," in img2_data else img2_data), np.uint8)
         img2 = cv2.imdecode(nparr2, cv2.IMREAD_COLOR)
-
-        # So sánh khuôn mặt bằng DeepFace
-        try:
-            result = DeepFace.verify(img1, img2, enforce_detection=True)
-        except Exception as e:
-            return jsonify({'error': f'Lỗi nhận diện: {e}'}), 400
-
-        # Tính phần trăm giống nhau
+        result = DeepFace.verify(img1, img2, enforce_detection=True)
         distance = result.get("distance", 1)
         similarity = max(0, (1 - distance)) * 100
         similarity = round(similarity, 2)
-
-        return jsonify({
-            "verified": result.get("verified", False),
-            "distance": distance,
-            "similarity": similarity
-        })
-
+        return {"verified": result.get("verified", False), "distance": distance, "similarity": similarity}, 200
     except Exception as e:
-        return jsonify({'error': str(e)}), 500
+        return {'error': str(e)}, 500
 
 # ========================
-# RUN
+# Gradio wrapper
 # ========================
+def gradio_handler(json_str, action="login"):
+    try:
+        data = json.loads(json_str)
+    except Exception:
+        return json.dumps({'error': 'Invalid JSON input'})
+    
+    if action == "register":
+        res, status = register_internal(data)
+    elif action == "login":
+        res, status = login_internal(data)
+    elif action == "analyze":
+        res, status = analyze_internal(data)
+    elif action == "compare":
+        res, status = compare_internal(data)
+    else:
+        res = {'error': 'Unknown action'}
+    return json.dumps(res)
+
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=gradio_handler,
+    inputs=[gr.Textbox(label="JSON input"), gr.Dropdown(["register","login","analyze","compare"], label="Action")],
+    outputs="textbox",
+    live=False
+)
 
-if __name__ == '__main__':
-    port = int(os.environ.get("PORT", 7860))
-    app.run(host='0.0.0.0', port=port, debug=True)
+iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))