Update app.py

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@@ -140,43 +140,48 @@ def face_image_embedding(image: Image.Image) -> List[float] | None:
 def scenes_extraction(video_file: str, threshold: float, offset_frames: int, crop_ratio: float) -> Tuple[List[Image.Image], List[Dict]] | None:
     # video_file es un str ya que aunque realmente el usuario subió un archivo desde la UI, Gradio lo guarda temporalmente como ruta
     
-    # Detectamos las escenas
-    video_manager = VideoManager([video_file])
-    scene_manager = SceneManager()
-    scene_manager.add_detector(ContentDetector(threshold=threshold))
-    video_manager.start()
-    scene_manager.detect_scenes(video_manager)
-    scene_list = scene_manager.get_scene_list()
-
-    cap = cv2.VideoCapture(video_file)    
-    images: List[Image.Image] = []
-    informacion_escenas: List[Dict] = []
-
-    for i, (start_time, end_time) in enumerate(scene_list):
-        frame_number = int(start_time.get_frames()) + offset_frames
-        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_number)
-        ret, frame = cap.read()
-        if ret:
-            h, w = frame.shape[:2]
-
-            # Ahora realizamos el recorte
-            ch, cw = int(h * crop_ratio), int(w * crop_ratio)
-            frame = frame[ch:h-ch, cw:w-cw]
-            
-            # Guardamos la escena obtenida
-            frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
-            img = Image.fromarray(frame_rgb)
-            images.append(img)
-            
-            # Guardamos la información de la escena
-            informacion_escenas.append({
-                "index": i+1,
-                "start": start_time.get_seconds(),
-                "end": end_time.get_seconds()
-            })
-
-    cap.release()
-    return images, informacion_escenas
+    try:
+        # Detectamos las escenas
+        video_manager = VideoManager([video_file])
+        scene_manager = SceneManager()
+        scene_manager.add_detector(ContentDetector(threshold=threshold))
+        video_manager.start()
+        scene_manager.detect_scenes(video_manager)
+        scene_list = scene_manager.get_scene_list()
+
+        cap = cv2.VideoCapture(video_file)    
+        images: List[Image.Image] = []
+        informacion_escenas: List[Dict] = []
+
+        for i, (start_time, end_time) in enumerate(scene_list):
+            frame_number = int(start_time.get_frames()) + offset_frames
+            cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_number)
+            ret, frame = cap.read()
+            if ret:
+                h, w = frame.shape[:2]
+
+                # Ahora realizamos el recorte
+                ch, cw = int(h * crop_ratio), int(w * crop_ratio)
+                frame = frame[ch:h-ch, cw:w-cw]
+                
+                # Guardamos la escena obtenida
+                frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+                img = Image.fromarray(frame_rgb)
+                images.append(img)
+                
+                # Guardamos la información de la escena
+                informacion_escenas.append({
+                    "index": i+1,
+                    "start": start_time.get_seconds(),
+                    "end": end_time.get_seconds()
+                })
+
+        cap.release()
+        return images, informacion_escenas
+
+    except Exception as e:
+        print("Error en scenes_extraction:", e)
+        return [], []
 
 # ----------------------------- UI & Endpoints --------------------------------