import gradio as gr
import face_recognition
import numpy as np
from PIL import Image

def match_faces(image1, image2):
    # 이미지에서 얼굴 인식 및 특징 추출
    face_encoding1 = face_recognition.face_encodings(image1)[0]
    face_encoding2 = face_recognition.face_encodings(image2)[0]
    
    # 두 얼굴 간의 유사도 측정 (유클리디안 거리)
    distance = np.linalg.norm(face_encoding1 - face_encoding2)
    
    # 거리를 사용하여 유사도를 백분율로 변환 (단순화된 추정치 사용)
    # 거리가 0이면 100% 유사, 거리가 커질수록 유사도는 낮아짐
    # 유사도 계산을 위한 단순화된 공식. 실제 사용시에는 적절한 조정이 필요할 수 있음
    similarity = max(0, 100 - distance * 20)
    
    return f"유사도: {similarity:.2f}%"

# Gradio 인터페이스 생성
iface = gr.Interface(fn=match_faces,
                     inputs=[gr.inputs.Image(shape=(224, 224)), gr.inputs.Image(shape=(224, 224))],
                     outputs="text")

iface.launch()