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@@ -3,39 +3,29 @@ import gradio as gr
 from ultralytics import YOLO
 
 # ── Config ─────────────────────────────────────────────
-MODEL_PATH = "yolov8n.pt"   # peso pre-entrenado (clase “person”)
-CONF_THRES = 0.30           # confianza mínima
-LINE_RATIO = 0.50           # posición de la línea virtual (50 % de la altura)
+MODEL_PATH = "yolov8n.pt"
+CONF_THRES  = 0.30
+LINE_RATIO  = 0.50
 # ───────────────────────────────────────────────────────
 
-# modelo — se carga una sola vez
 model = YOLO(MODEL_PATH)
 
-# estado global del contador
 memory, in_count, out_count = {}, 0, 0
 
 
 def count_people(frame_rgb):
-    """
-    ▸ Recibe un frame RGB (numpy) desde la webcam.
-    ▸ Devuelve el frame anotado (RGB) y el texto del contador.
-    """
     global memory, in_count, out_count
 
     if frame_rgb is None:
         return None, ""
 
-    # ── convertir RGB ➜ BGR (OpenCV/YOLO) ──────────────
     frame_bgr = cv2.cvtColor(frame_rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR)
-    h, w = frame_bgr.shape[:2]
-    line_y = int(h * LINE_RATIO)
+    h, w      = frame_bgr.shape[:2]
+    line_y    = int(h * LINE_RATIO)
 
-    # ── detección + tracking (ByteTrack interno) ───────
     results = model.track(frame_bgr,
-                          classes=[0],        # solo “person”
-                          conf=CONF_THRES,
-                          persist=True,
-                          verbose=False)
+                          classes=[0], conf=CONF_THRES,
+                          persist=True, verbose=False)
 
     annotated = frame_bgr.copy()
     cv2.line(annotated, (0, line_y), (w, line_y), (0, 255, 255), 2)
@@ -43,14 +33,14 @@ def count_people(frame_rgb):
     if results:
         for box in results[0].boxes:
             x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
-            cx, cy = (x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2
-            tid = int(box.id[0]) if box.id is not None else -1
+            cx, cy         = (x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2
+            tid            = int(box.id[0]) if box.id is not None else -1
 
             prev_cy = memory.get(tid, cy)
-            if prev_cy < line_y <= cy:        # cruza de arriba → abajo (ENTRA)
-                in_count += 1
-            elif prev_cy > line_y >= cy:      # cruza de abajo → arriba (SALE)
-                out_count += 1
+            if prev_cy < line_y <= cy:
+                in_count += 1          # entró
+            elif prev_cy > line_y >= cy:
+                out_count += 1         # salió
             memory[tid] = cy
 
             cv2.rectangle(annotated, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)
@@ -61,34 +51,29 @@ def count_people(frame_rgb):
     total = in_count - out_count
     label = f"In: {in_count} | Out: {out_count} | Ocupación: {total}"
 
-    # ── devolver en RGB para que Gradio lo muestre bien ─
     annotated_rgb = cv2.cvtColor(annotated, cv2.COLOR_BGR2RGB)
     return annotated_rgb, label
 
 
 def reset_counts():
-    """Resetea contador y memoria."""
     global memory, in_count, out_count
     memory, in_count, out_count = {}, 0, 0
     return None, ""
 
 
-# ── Interfaz Gradio ────────────────────────────────────
 with gr.Blocks(title="Contador de personas (entrada única)") as demo:
     gr.Markdown("# Contador de personas (entrada única)")
 
     with gr.Row():
-        cam = gr.Image(sources=["webcam"], streaming=True, label="frame")
-        out_img = gr.Image(label="Video")
+        cam      = gr.Image(sources=["webcam"], streaming=True, label="frame")
+        out_img  = gr.Image(label="Video")
     out_lbl = gr.Text(label="Contador")
 
     btn_clear = gr.Button("Limpiar")
 
-    # conectar streaming y botón
-    cam.stream(fn=count_people, inputs=[cam], outputs=[out_img, out_lbl])
-    btn_clear.click(fn=reset_counts, outputs=[out_img, out_lbl])
+    cam.stream(count_people, inputs=[cam], outputs=[out_img, out_lbl])
+    btn_clear.click(reset_counts, outputs=[out_img, out_lbl])
 
-# ── Cola y lanzamiento ─────────────────────────────────
-demo.queue(concurrency_count=2, max_size=60)  # 2 hilos, cola máx 60 frames
+# límite de cola (para que no se llene si baja el FPS)
+demo.queue(max_size=60)
 demo.launch()
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