app.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from PIL.ExifTags import TAGS
import os
from datetime import datetime
import tempfile

def obtener_metadatos(imagen):
    """
    Obtiene los metadatos de la imagen.
    """
    try:
        exif_data = imagen._getexif()
        if not exif_data:
            return {}
        return {TAGS.get(tag_id, tag_id): value for tag_id, value in exif_data.items()}
    except Exception as e:
        print(f"Error al obtener metadatos: {e}")
        return {}

def realizar_ela(imagen, quality=95, scale=100):
    """
    Realiza el Error Level Analysis (ELA) en la imagen.
    """
    try:
        imagen_cv = cv2.cvtColor(np.array(imagen), cv2.COLOR_RGB2BGR)
        temp_path = "temp_image.jpg"
        cv2.imwrite(temp_path, imagen_cv, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, quality])
        imagen_comprimida = cv2.imread(temp_path)
        diferencia = cv2.absdiff(imagen_cv, imagen_comprimida)
        ela_imagen = scale * diferencia
        ela_imagen = cv2.cvtColor(ela_imagen, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        os.remove(temp_path)
        return ela_imagen
    except Exception as e:
        print(f"Error al realizar ELA: {e}")
        return None

def analizar_manipulacion(imagen, ela_imagen):
    """
    Analiza si la imagen ha sido manipulada usando ELA como referencia principal.
    """
    manipulada = False
    razones = []

    # Validar análisis ELA
    if ela_imagen is None:
        razones.append("No se pudo realizar el análisis ELA.")
    else:
        promedio_ela = np.mean(ela_imagen)
        if promedio_ela > 10:  # Umbral basado en pruebas
            razones.append("El análisis ELA sugiere posibles alteraciones. Esto podría deberse a ediciones o ajustes automáticos del dispositivo.")
            manipulada = True
        else:
            razones.append("El análisis ELA no sugiere alteraciones.")

    return manipulada, razones

def procesar_imagen(archivo_imagen):
    try:
        imagen = Image.open(archivo_imagen)
        nombre_archivo = os.path.basename(archivo_imagen)
        stats = os.stat(archivo_imagen)
        tamaño_archivo = stats.st_size / 1024
        fecha_creacion = datetime.fromtimestamp(stats.st_ctime).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        fecha_modificacion = datetime.fromtimestamp(stats.st_mtime).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

        info_basica = f"""
        Información básica de la imagen:
        Nombre del archivo: {nombre_archivo}
        Tamaño: {tamaño_archivo:.2f} KB
        Fecha de creación: {fecha_creacion}
        Fecha de modificación: {fecha_modificacion}
        """

        # Obtener metadatos (mostrar si están disponibles)
        metadatos = obtener_metadatos(imagen)
        if metadatos:
            metadatos_info = "\nMetadatos EXIF encontrados:\n"
            for key, value in metadatos.items():
                metadatos_info += f"- {key}: {value}\n"
        else:
            metadatos_info = "\nLa imagen no contiene metadatos EXIF (esto no implica manipulación)."

        # Realizar ELA
        ela_imagen = realizar_ela(imagen)

        # Analizar manipulación basado en ELA
        manipulada, razones = analizar_manipulacion(imagen, ela_imagen)

        # Construir mensaje principal y detallado
        if manipulada:
            resultado_principal = "**Conclusión:** Se detectaron posibles alteraciones en la imagen.\n"
        else:
            resultado_principal = "**Conclusión:** No se detectaron alteraciones evidentes en la imagen.\n"

        razones_detalle = "\nRazones del análisis:\n"
        for razon in razones:
            razones_detalle += f"- {razon}\n"

        resultado_final = info_basica + metadatos_info + "\n" + resultado_principal + razones_detalle

        if ela_imagen is not None:
            with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png", delete=False) as tmp_file:
                cv2.imwrite(tmp_file.name, ela_imagen)
                ela_image_path = tmp_file.name
            return ela_image_path, resultado_final
        else:
            return None, resultado_final + "\n(No se generó ELA debido a un error técnico.)"

    except Exception as e:
        error_msg = f"Error procesando la imagen: {e}"
        print(error_msg)
        return None, error_msg

# Interfaz de GRADIO con un tema moderno
import gradio as gr

# Usar un tema moderno (por ejemplo, "huggingface")
iface = gr.Interface(
    fn=procesar_imagen,
    inputs=gr.Image(type="filepath", label="Sube una imagen"),
    outputs=[gr.Image(label="Error Level Analysis (ELA)"), gr.Textbox(label="Resultado del análisis")],
    title="Análisis de Manipulación de Imágenes",
    description="Sube una imagen para analizar posibles manipulaciones usando principalmente ELA.",
    theme="huggingface"  # Tema moderno
)

# Lanzar la interfaz
iface.launch()