ダミーの作成

app.py

@@ -80,6 +80,20 @@ app.add_middleware(
     allow_methods=["*"],
     allow_headers=["*"],
 )
+# デバッグ用のダミーレスポンス設定
+USE_DUMMY_RESPONSE = True  # ダミーレスポンスを有効化
+DUMMY_RESPONSE_TYPE = 'random'  # 'random', 'fixed', 'error' のいずれかを選択
+# ダミー画像を生成する関数
+def create_dummy_image(width=512, height=512, color=(255, 0, 0)):
+    """単色のダミー画像を生成して一時ファイルに保存"""
+    image = np.full((height, width, 3), color, dtype=np.uint8)
+    temp_path = SAVE_DIR / f"dummy_image_{uuid.uuid4().hex}.jpg"
+    cv2.imwrite(str(temp_path), image)
+    return temp_path
+
+
+
+
 
 load_dotenv(dotenv_path='../.env')
 HOME = "./"
@@ -991,7 +1005,7 @@ async def classify_image_llm(file: UploadFile = File(...)):
     danger_level = ObjectDetector().detect_danger_level(image_path)
     return {"danger":danger_level}
 
-
+'''
 @app.post("/analyze")
 async def create_mask_sum3(image: UploadFile = File(...), 
     scene: str = Form(...),
@@ -1032,7 +1046,88 @@ async def create_mask_sum3(image: UploadFile = File(...),
 
     return FileResponse(output_path)
 
+'''
+@app.post("/analyze")
+async def analyze(
+    file: UploadFile = File(...),  # Next.jsの`file`に対応
+    scene: str = Form(...),
+    mode: str = Form(...),
+    risk_level: str = Form(None),  # `value`を`risk_level`に変更
+    rect: str = Form(None),
+):
+    try:
+        # 必須フィールドのバリデーション
+        if not file or not scene or not mode:
+            raise HTTPException(status_code=400, detail="必須フィールドが不足: file, scene, または mode")
+
+        # デバッグモード（ダミーレスポンス）が有効な場合
+        if USE_DUMMY_RESPONSE:
+            print(f"デバッグモード: ダミーレスポンスを使用 (タイプ: {DUMMY_RESPONSE_TYPE})")
+
+            # テスト用ダミーレスポンスのロジック
+            match DUMMY_RESPONSE_TYPE:
+                case 'fixed':
+                    # 固定値のダミーレスポンス（危険度50）
+                    dummy_image_path = create_dummy_image(color=(0, 255, 0))  # 緑色のダミー画像
+                    return FileResponse(
+                        dummy_image_path,
+                        media_type="image/jpeg",
+                        headers={"x-danger": "50"}
+                    )
+
+                case 'error':
+                    # エラーシナリオのダミーレスポンス（400エラー）
+                    raise HTTPException(status_code=400, detail="テスト用エラー: 無効なリクエスト")
+
+                case 'random' | _:
+                    # ランダムな危険度のダミーレスポンス（デフォルト）
+                    danger = random.randint(0, 100)
+                    dummy_image_path = create_dummy_image(color=(random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255)))
+                    return FileResponse(
+                        dummy_image_path,
+                        media_type="image/jpeg",
+                        headers={"x-danger": str(danger)}
+                    )
+
+        # 通常の処理（ダミー無効の場合）
+        default_x = 0.001
+        default_y = 0.001
+        risk_level = int(risk_level) if risk_level and risk_level.isdigit() else 0  # リスクレベルを整数に変換
+
+        # rect JSON文字列をパースして座標を取得
+        try:
+            if rect and rect.strip() and rect.lower() != 'null':
+                rect_data = json.loads(rect)
+                x1 = float(rect_data.get('x1', default_x))
+                y1 = float(rect_data.get('y1', default_y))
+                x2 = float(rect_data.get('x2', default_x))
+                y2 = float(rect_data.get('y2', default_y))
+            else:
+                x1, y1, x2, y2 = default_x, default_y, default_x, default_y
+        except (json.JSONDecodeError, TypeError, ValueError):
+            x1, y1, x2, y2 = default_x, default_y, default_x, default_y
 
+        point1 = [x1, y1]
+        point2 = [x2, y2]
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        unique_id = uuid.uuid4().hex
+        input_path = save_image(file.file, f"input_{timestamp}_{unique_id}.jpg")
+        mask_path = llm_to_process_image_simple(risk_level, input_path, point1, point2, thresholds=thresholds)
+        output_path = f"./output_simple_lama_{timestamp}_{unique_id}.jpg"
+        print(f'point1,point2: {point1},{point2}')  # 消去したくない範囲
+
+        # OpenCVでインペイント
+        inpaint_image_with_mask1(input_path, mask_path, output_path)
+
+        return FileResponse(
+            output_path,
+            media_type="image/jpeg",
+            headers={"x-danger": "0"}  # 実際の処理では危険度を適切に設定
+        )
+
+    except Exception as e:
+        print(f"リクエスト処理エラー: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="内部サーバーエラー")
 @app.post("/create-mask-and-inpaint-sum-llm-simple")
 async def create_mask_sum2(image: UploadFile = File(...), risk_level: int = Form(...),
     x1: float = Form(...),