Update app.py

app.py

@@ -1,106 +1,109 @@
-import cv2
-import numpy as np
-import gradio as gr
-
-# Farklı filtre fonksiyonları
-def apply_gaussian_blur(frame):
-    return cv2.GaussianBlur(frame, (15, 15), 0)
-
-def apply_sharpening_filter(frame):
-    kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]])
-    return cv2.filter2D(frame, -1, kernel)
-
-def apply_edge_detection(frame):
-    return cv2.Canny(frame, 100, 200)
-
-def apply_invert_filter(frame):
-    return cv2.bitwise_not(frame)
-
-def adjust_brightness_contrast(frame, alpha=1.0, beta=50):
-    return cv2.convertScaleAbs(frame, alpha=alpha, beta=beta)
-
-def apply_grayscale_filter(frame):
-    return cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-
-def apply_sepia_filter(frame):
-    sepia_filter = np.array([[0.272, 0.534, 0.131],
-                             [0.349, 0.686, 0.168],
-                             [0.393, 0.769, 0.189]])
-    return cv2.transform(frame, sepia_filter)
-
-def apply_fall_filter(frame):
-    fall_filter = np.array([[0.393, 0.769, 0.189],
-                            [0.349, 0.686, 0.168],
-                            [0.272, 0.534, 0.131]])
-    return cv2.transform(frame, fall_filter)
-
-# Filtre uygulama fonksiyonu
-def apply_filter(filter_type, input_image=None, alpha=1.0, beta=50):
-    if input_image is not None:
-        frame = input_image
-    else:
-        cap = cv2.VideoCapture(0)
-        ret, frame = cap.read()
-        cap.release()
-        if not ret:
-            return "Web kameradan görüntü alınamadı"
-
-    if filter_type == "Gaussian Blur":
-        frame = apply_gaussian_blur(frame)
-    elif filter_type == "Sharpen":
-        frame = apply_sharpening_filter(frame)
-    elif filter_type == "Edge Detection":
-        frame = apply_edge_detection(frame)
-    elif filter_type == "Invert":
-        frame = apply_invert_filter(frame)
-    elif filter_type == "Brightness/Contrast":
-        frame = adjust_brightness_contrast(frame, alpha=alpha, beta=beta)
-    elif filter_type == "Grayscale":
-        frame = apply_grayscale_filter(frame)
-    elif filter_type == "Sepia":
-        frame = apply_sepia_filter(frame)
-    elif filter_type == "Sonbahar":
-        frame = apply_fall_filter(frame)
-    return frame
-
-# Gradio arayüzü
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Web Kameradan Canlı Filtreleme")
-
-    # Filtre seçenekleri
-    filter_type = gr.Dropdown(
-        label="Filtre Seçin",
-        choices=["Gaussian Blur", "Sharpen", "Edge Detection", "Invert", "Brightness/Contrast", "Grayscale", "Sepia", "Sonbahar"],
-        value="Gaussian Blur"
-    )
-
-    # Parlaklık ve Kontrast kontrolü
-    alpha_slider = gr.Slider(0.5, 3.0, value=1.0, label="Kontrast (Alpha)")
-    beta_slider = gr.Slider(-100, 100, value=50, label="Parlaklık (Beta)")
-
-    # Görüntü yükleme alanı veya canlı kamera seçeneği
-    with gr.Row():
-        input_image = gr.Image(label="Resim Yükle", type="numpy")
-        use_camera = gr.Checkbox(label="Kamerayı Kullan", value=False)
-
-    # Çıktı için görüntü
-    output_image = gr.Image(label="Filtre Uygulandı")
-
-    # Filtre uygula butonu
-    apply_button = gr.Button("Filtreyi Uygula")
-
-    # Butona tıklanınca filtre uygulama fonksiyonu
-    def run_filter(filter_type, input_image, alpha, beta, use_camera):
-        if use_camera:
-            cap = cv2.VideoCapture(0)
-            ret, frame = cap.read()
-            cap.release()
-            if not ret:
-                return "Web kameradan görüntü alınamadı"
-            input_image = frame
-        return apply_filter(filter_type, input_image, alpha, beta)
-
-    apply_button.click(fn=run_filter, inputs=[filter_type, input_image, alpha_slider, beta_slider, use_camera], outputs=output_image)
-
-# Gradio arayüzünü başlat
+import cv2
+import numpy as np
+import gradio as gr
+
+# Farklı filtre fonksiyonları
+def apply_gaussian_blur(frame):
+    return cv2.GaussianBlur(frame, (15, 15), 0)
+
+def apply_sharpening_filter(frame):
+    kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]])
+    return cv2.filter2D(frame, -1, kernel)
+
+def apply_edge_detection(frame):
+    return cv2.Canny(frame, 100, 200)
+
+def apply_invert_filter(frame):
+    return cv2.bitwise_not(frame)
+
+def adjust_brightness_contrast(frame, alpha=1.0, beta=50):
+    return cv2.convertScaleAbs(frame, alpha=alpha, beta=beta)
+
+def apply_grayscale_filter(frame):
+    return cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+def apply_sepia_filter(frame):
+    sepia_filter = np.array([[0.272, 0.534, 0.131],
+                             [0.349, 0.686, 0.168],
+                             [0.393, 0.769, 0.189]])
+    return cv2.transform(frame, sepia_filter)
+
+def apply_fall_filter(frame):
+    fall_filter = np.array([[0.393, 0.769, 0.189],
+                            [0.349, 0.686, 0.168],
+                            [0.272, 0.534, 0.131]])
+    return cv2.transform(frame, fall_filter)
+
+# Filtre uygulama fonksiyonu
+def apply_filter(filter_type, input_image=None, alpha=1.0, beta=50):
+    if input_image is not None:
+        frame = input_image
+    else:
+        cap = cv2.VideoCapture(0)
+        ret, frame = cap.read()
+        cap.release()
+        if not ret:
+            return "Web kameradan görüntü alınamadı"
+
+    # Filtre türüne göre işlem yap
+    if filter_type == "Gaussian Blur":
+        frame = apply_gaussian_blur(frame)
+    elif filter_type == "Sharpen":
+        frame = apply_sharpening_filter(frame)
+    elif filter_type == "Edge Detection":
+        frame = apply_edge_detection(frame)
+    elif filter_type == "Invert":
+        frame = apply_invert_filter(frame)
+    elif filter_type == "Brightness/Contrast":
+        # Burada alpha ve beta değerlerini kullanıyoruz
+        frame = adjust_brightness_contrast(frame, alpha=alpha, beta=beta)
+    elif filter_type == "Grayscale":
+        frame = apply_grayscale_filter(frame)
+    elif filter_type == "Sepia":
+        frame = apply_sepia_filter(frame)
+    elif filter_type == "Sonbahar":
+        frame = apply_fall_filter(frame)
+
+    return frame
+
+# Gradio arayüzü
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Web Kameradan Canlı Filtreleme")
+
+    # Filtre seçenekleri
+    filter_type = gr.Dropdown(
+        label="Filtre Seçin",
+        choices=["Gaussian Blur", "Sharpen", "Edge Detection", "Invert", "Brightness/Contrast", "Grayscale", "Sepia", "Sonbahar"],
+        value="Gaussian Blur"
+    )
+
+    # Parlaklık ve Kontrast kontrolü
+    alpha_slider = gr.Slider(0.5, 3.0, value=1.0, label="Kontrast (Alpha)")
+    beta_slider = gr.Slider(-100, 100, value=50, label="Parlaklık (Beta)")
+
+    # Görüntü yükleme alanı veya canlı kamera seçeneği
+    with gr.Row():
+        input_image = gr.Image(label="Resim Yükle", type="numpy")
+        use_camera = gr.Checkbox(label="Kamerayı Kullan", value=False)
+
+    # Çıktı için görüntü
+    output_image = gr.Image(label="Filtre Uygulandı")
+
+    # Filtre uygula butonu
+    apply_button = gr.Button("Filtreyi Uygula")
+
+    # Butona tıklanınca filtre uygulama fonksiyonu
+    def run_filter(filter_type, input_image, alpha, beta, use_camera):
+        if use_camera:
+            cap = cv2.VideoCapture(0)
+            ret, frame = cap.read()
+            cap.release()
+            if not ret:
+                return "Web kameradan görüntü alınamadı"
+            input_image = frame
+        return apply_filter(filter_type, input_image, alpha, beta)
+
+    apply_button.click(fn=run_filter, inputs=[filter_type, input_image, alpha_slider, beta_slider, use_camera], outputs=output_image)
+
+# Gradio arayüzünü başlat
 demo.launch()