Update app.py

app.py

@@ -7,13 +7,16 @@ def correct_face(image):
     # BGR（OpenCVのデフォルト）からLab色空間に変換
     lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2Lab)
     
-    # LabのLチャンネル（輝度）にヒストグラム均等化を適用
+    # LabのLチャンネル（輝度）を取得
     l, a, b = cv2.split(lab)
-    l_eq = cv2.equalizeHist(l)
+    
+    # CLAHE（局所的ヒストグラム均等化）を適用
+    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
+    l_clahe = clahe.apply(l)
     
     # 再度チャンネルを統合し、LabからBGRに戻す
-    lab_eq = cv2.merge((l_eq, a, b))
-    corrected_image = cv2.cvtColor(lab_eq, cv2.COLOR_Lab2BGR)
+    lab_clahe = cv2.merge((l_clahe, a, b))
+    corrected_image = cv2.cvtColor(lab_clahe, cv2.COLOR_Lab2BGR)
     
     return corrected_image
 
@@ -23,7 +26,7 @@ iface = gr.Interface(
     inputs=gr.Image(type="numpy"), 
     outputs=gr.Image(type="numpy"),
     title="顔補正アプリ",
-    description="画像をアップロードして顔の色と明るさ補正を行います。"
+    description="画像をアップロードして顔の色と明るさ補正を行います。CLAHEを使用してコントラストを最適化しています。"
 )
 
 # アプリを実行