Actualización del código Error ELA

app.py

@@ -6,8 +6,6 @@ from PIL import Image
 from PIL.ExifTags import TAGS, GPSTAGS
 import hashlib
 import gradio as gr
-import matplotlib.pyplot as plt
-import tempfile
 import os
 from datetime import datetime
 
@@ -69,22 +67,16 @@ def calcular_hash(imagen):
     imagen_bytes = imagen.tobytes()
     return hashlib.md5(imagen_bytes).hexdigest()
 
-def analizar_manipulacion(imagen, metadatos):
+def analizar_manipulacion(imagen, metadatos, ela_imagen):
     """
     Analiza si la imagen ha sido manipulada.
     """
     manipulada = False
     razones = []
 
-    # Verificar si la imagen tiene marcas de agua
-    if imagen.mode == "P":
-        razones.append("La imagen tiene marcas de agua o es una imagen indexada.")
-        manipulada = True
-
-    # Verificar si los metadatos han sido alterados
+    # Verificar si los metadatos están presentes
     if not metadatos:
-        razones.append("La imagen no tiene metadatos EXIF.")
-        manipulada = True
+        razones.append("La imagen no tiene metadatos EXIF, pero esto no es concluyente de manipulación.")
     else:
         if "Software" in metadatos:
             razones.append(f"La imagen fue editada con: {metadatos['Software']}")
@@ -94,7 +86,12 @@ def analizar_manipulacion(imagen, metadatos):
     hash_conocido = "1a79a4d60de6718e8e5b326e338ae533"  # Hash de ejemplo
     hash_actual = calcular_hash(imagen)
     if hash_actual != hash_conocido:
-        razones.append("El hash de la imagen no coincide con el hash conocido.")
+        razones.append("El hash de la imagen no coincide con un hash conocido.")
+
+    # Evaluar los resultados del análisis ELA
+    promedio_ela = np.mean(ela_imagen)
+    if promedio_ela > 10:  # Umbral arbitrario, ajustar según los datos
+        razones.append("El análisis ELA sugiere posibles alteraciones en la imagen.")
         manipulada = True
 
     return manipulada, razones
@@ -156,49 +153,14 @@ def procesar_imagen(archivo_imagen):
     Fecha de modificación: {fecha_modificacion}
     """
 
-    # Obtener los primeros 10 bytes del archivo en formato hexadecimal
-    with open(archivo_imagen, "rb") as f:
-        primeros_10_bytes = f.read(10)
-        header_hex = " ".join(f"{byte:02x}" for byte in primeros_10_bytes)
-
-    info_basica += f"""
-    Primeros 10 bytes del archivo (hex): {header_hex}
-    """
-
     # Obtener metadatos
     metadatos = obtener_metadatos(imagen)
-    info_metadatos = "\n" + "-" * 50 + "\nANÁLISIS FORENSE DE LOS METADATOS DE LA IMAGEN:\n"
-    if metadatos:
-        for tag, value in metadatos.items():
-            if tag == "DateTime":
-                info_metadatos += f"Fecha y hora de la captura: {value}\n"
-            elif tag == "Make":
-                info_metadatos += f"Fabricante de la cámara: {value}\n"
-            elif tag == "Model":
-                info_metadatos += f"Modelo de la cámara: {value}\n"
-            elif tag == "Software":
-                info_metadatos += f"Software utilizado para editar la imagen: {value}\n"
-            elif tag == "ExifImageWidth":
-                info_metadatos += f"Ancho de la imagen: {value} píxeles\n"
-            elif tag == "ExifImageHeight":
-                info_metadatos += f"Alto de la imagen: {value} píxeles\n"
-            elif tag == "GPSInfo":
-                info_metadatos += "Información de ubicación GPS:\n"
-                coordenadas = obtener_coordenadas(metadatos)
-                if coordenadas:
-                    latitud, longitud = coordenadas
-                    enlace_google_maps = f"https://www.google.com/maps?q={latitud},{longitud}"
-                    info_metadatos += f"- Coordenadas GPS: {latitud}, {longitud}\n"
-                    info_metadatos += f"- Enlace a Google Maps: {enlace_google_maps}\n"
-                else:
-                    info_metadatos += "- No se encontraron coordenadas GPS.\n"
-            else:
-                info_metadatos += f"{tag}: {value}\n"
-    else:
-        info_metadatos += "No se encontraron metadatos.\n"
+
+    # Realizar Error Level Analysis (ELA)
+    ela_imagen = realizar_ela(imagen)
 
     # Analizar si la imagen ha sido manipulada
-    manipulada, razones = analizar_manipulacion(imagen, metadatos)
+    manipulada, razones = analizar_manipulacion(imagen, metadatos, ela_imagen)
     info_manipulacion = "\nAnálisis de manipulación:\n"
     if manipulada:
         info_manipulacion += "La imagen ha sido manipulada.\n"
@@ -208,15 +170,12 @@ def procesar_imagen(archivo_imagen):
     else:
         info_manipulacion += "La imagen NO ha sido manipulada.\n"
 
-    # Realizar Error Level Analysis (ELA)
-    ela_imagen = realizar_ela(imagen)
-
     # Guardar la imagen ELA en un archivo temporal
     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, info_basica + info_metadatos + info_manipulacion
+    return ela_image_path, info_basica + info_manipulacion
 
 # Interfaz de GRADIO
 iface = gr.Interface(
@@ -225,7 +184,7 @@ iface = gr.Interface(
     outputs=[gr.Image(label="Error Level Analysis (ELA)"), gr.Textbox(label="Resultado del análisis")],
     title="Análisis de metadatos y Error de ELA en imágenes digitales con Gradio",
     description="""<div style="text-align: center;">
-    <p>Este programa es una herramienta de computación forense diseñado para analizar imágenes en busca de evidencia de manipulación o edición. Utiliza la técnica de Error Level Analysis (ELA) y fue desarrollado por José R. Leonett para los peritos forenses digitales de Guatemala <a href="http://www.forensedigital.gt">www.forensedigital.gt</a>, analistas forenses o cualquier persona interesada en verificar la autenticidad de imágenes digitales.</p>
+    <p>Este programa es una herramienta de computación forense diseñado para analizar imágenes en busca de evidencia de manipulación o edición. Utiliza la técnica de Error Level Analysis (ELA).</p>
     </div>"""
 )