Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
 from deepface import DeepFace
+import pandas as pd
+import os
+
+# 결과를 저장할 리스트
+results = []
+
+def save_results(img1_path, img2_path, similarity):
+    # 결과를 글로벌 리스트에 추가
+    results.append([img1_path, img2_path, similarity])
+    # 결과를 pandas DataFrame으로 변환
+    df = pd.DataFrame(results, columns=['Image 1', 'Image 2', 'Similarity'])
+    # DataFrame을 CSV 파일로 저장
+    df.to_csv('similarity_results.csv', index=False)
 
 def face_similarity(img1, img2):
     result = DeepFace.verify(img1, img2)
     similarity = result["distance"]  # 낮을수록 더 유사
     verified = result["verified"]
     
+    # 이미지 파일 저장
+    img1_path = f"img1_{len(results)}.jpg"
+    img2_path = f"img2_{len(results)}.jpg"
+    img1.save(img1_path)
+    img2.save(img2_path)
+    
+    # 결과 저장
+    save_results(img1_path, img2_path, similarity)
+    
     return f"유사도: {similarity}, 인증 결과: {verified}"
 
 iface = gr.Interface(fn=face_similarity, 
@@ -15,3 +37,21 @@ iface = gr.Interface(fn=face_similarity,
                      description="두 얼굴 이미지를 업로드해서 유사도를 측정합니다.")
 
 iface.launch()
+
+# import gradio as gr
+# from deepface import DeepFace
+
+# def face_similarity(img1, img2):
+#     result = DeepFace.verify(img1, img2)
+#     similarity = result["distance"]  # 낮을수록 더 유사
+#     verified = result["verified"]
+    
+#     return f"유사도: {similarity}, 인증 결과: {verified}"
+
+# iface = gr.Interface(fn=face_similarity, 
+#                      inputs=[gr.inputs.Image(shape=(224, 224)), gr.inputs.Image(shape=(224, 224))], 
+#                      outputs="text",
+#                      title="얼굴 유사도 측정",
+#                      description="두 얼굴 이미지를 업로드해서 유사도를 측정합니다.")
+
+# iface.launch()