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README.md

@@ -1,14 +1,13 @@
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-title: Error Ela
-emoji: 📊
-colorFrom: purple
-colorTo: green
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.14.0
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: gpl-3.0
-short_description: Detección de imágenes alteradas con Error de Ela
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-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+---
+title: Error Ela
+emoji: 📊
+colorFrom: purple
+colorTo: green
+sdk: gradio
+sdk_version: 5.12.0
+app_file: app.py
+pinned: false
+license: gpl-3.0
+---
+
+Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

app.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+import cv2
+import numpy as np
+import gradio as gr
+
+def transformar_imagen(imagen, puntos):
+    # Verificamos que se hayan seleccionado 4 puntos
+    if puntos is None or len(puntos) != 4:
+        return "Por favor, selecciona 4 puntos en la imagen."
+    
+    # Convertir la lista de puntos a un array NumPy de tipo float32
+    pts = np.array(puntos, dtype="float32")
+    
+    # Calcular el ancho y el alto del rectángulo destino basado en distancias entre puntos
+    ancho = int(max(np.linalg.norm(pts[0] - pts[1]), np.linalg.norm(pts[2] - pts[3])))
+    alto = int(max(np.linalg.norm(pts[0] - pts[3]), np.linalg.norm(pts[1] - pts[2])))
+    
+    # Definir los puntos destino para la transformación (un rectángulo)
+    dst = np.array([
+        [0, 0],
+        [ancho - 1, 0],
+        [ancho - 1, alto - 1],
+        [0, alto - 1]
+    ], dtype="float32")
+    
+    # Calcular la matriz de homografía
+    M = cv2.getPerspectiveTransform(pts, dst)
+    
+    # Aplicar la transformación de perspectiva
+    warped = cv2.warpPerspective(imagen, M, (ancho, alto))
+    return warped
+
+# Creamos la interfaz de Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=transformar_imagen,
+    inputs=[
+        gr.Image(type="numpy", tool="select", label="Carga la imagen y selecciona 4 puntos"),
+        gr.Dataframe(headers=["x", "y"], datatype=["number", "number"], interactive=True, label="Puntos (4 filas: [x, y])")
+    ],
+    outputs=gr.Image(type="numpy", label="Imagen transformada"),
+    title="Homografía de Matrícula",
+    description="Carga una imagen, selecciona 4 puntos sobre la matrícula y se aplicará la transformación de perspectiva."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+gradio
+opencv-python-headless
+numpy