Update app.py

app.py

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-import cv2
-import gradio as gr
-
-def process_video(video):
-    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
-    eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
-    estadoanterior = ""
-    estadoactual = ""
-    output_frames = []
-
-    cap = cv2.VideoCapture(video)
-    while cap.isOpened():
-        ret, frame = cap.read()
-        if frame is None:
-            break
-        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-        hh, ww = gray.shape
-        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
-        for (x, y, w, h) in faces:
-            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
-            cv2.line(frame, (int(ww / 2), 0), (int(ww / 2), hh), (0, 0, 255), 2)
-            if x <= ww / 2:
-                estadoactual = "I"
-                if estadoactual != estadoanterior:
-                    estadoanterior = estadoactual
-            else:
-                estadoactual = "D"
-                if estadoactual != estadoanterior:
-                    estadoanterior = estadoactual
-
-        output_frames.append(frame)
-
-    cap.release()
-    return output_frames
-
-# Gradio Interface
-demo = gr.Interface(
-    fn=process_video,
-    inputs=gr.Video(label="Sube tu video"),
-    outputs=gr.Video(label="Video procesado"),
-    title="Detección de Rostros y Ojos",
-    description="Este espacio detecta rostros y ojos en un video subido.",
-)
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+import gradio as gr
+
+def hello(name):
+    return f"Hello, {name}!"
+
+demo = gr.Interface(fn=hello, inputs="text", outputs="text")
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()