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+import streamlit as st
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+from PIL import Image
+import io
+
+st.set_page_config(page_title="MNIST Pixel Visualizer", layout="wide")
+st.title("🧮 MNIST 픽셀값 시각화 데모")
+
+st.markdown("""
+사용자가 업로드한 흑백 이미지를 픽셀값으로 시각화합니다.
+
+- 픽셀값은 0~255 범위이며, 밝기에 따라 흰색(255), 검은색(0)으로 표시됩니다.
+- 픽셀값도 이미지 위에 숫자로 표시됩니다.
+
+예시 MNIST 이미지도 함께 제공합니다.
+""")
+
+# 예시 이미지 로드 (MNIST)
+from tensorflow.keras.datasets import mnist
+(x_train, y_train), _ = mnist.load_data()
+
+example_index = st.selectbox("예시 이미지 선택 (MNIST)", list(range(10)), format_func=lambda x: f"Label: {y_train[x]}")
+example_image = x_train[example_index]
+
+col1, col2 = st.columns(2)
+
+with col1:
+    st.subheader("1. 이미지 업로드 or 예시 이미지 사용")
+    uploaded_file = st.file_uploader("흑백 이미지 파일 업로드 (28x28 또는 더 큰 이미지)", type=["png", "jpg", "jpeg"])
+
+    if uploaded_file is not None:
+        image = Image.open(uploaded_file).convert('L')  # 흑백으로 변환
+        image = np.array(image)
+        st.image(image, caption="업로드된 이미지", use_column_width=True)
+    else:
+        image = example_image
+        st.image(image, caption=f"예시 이미지 (Label: {y_train[example_index]})", use_column_width=True)
+
+with col2:
+    st.subheader("2. 픽셀값 시각화 결과")
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
+    ax.imshow(image, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
+    ax.set_xticks([])
+    ax.set_yticks([])
+
+    h, w = image.shape
+    for i in range(h):
+        for j in range(w):
+            val = image[i, j]
+            color = 'white' if val < 128 else 'black'
+            ax.text(j, i, str(val), ha='center', va='center', fontsize=6, color=color)
+
+    st.pyplot(fig)
+
+st.markdown("""
+---
+👨‍💻 만든 사람: 전영훈 | Upstage AI Edu
+💡 데모 목적: 픽셀 단위로 이미지 데이터를 이해하고 시각화하는 경험을 제공합니다.
+""")