Update app.py

app.py

@@ -1,82 +1,82 @@
-import gradio as gr
-from transformers import SegformerImageProcessor, AutoModelForSemanticSegmentation
-from PIL import Image
-import torch
-import torch.nn.functional as F
-import numpy as np
-import cv2 as cv
-
-# Model ve işlemci yükleme
-processor = SegformerImageProcessor.from_pretrained("mattmdjaga/segformer_b2_clothes")
-model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained("mattmdjaga/segformer_b2_clothes")
-
-# Saç renklerini değiştiren fonksiyon
-def change_hair_color(image, selected_color):
-    # Model için görüntüyü işleyin
-    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
-
-    # Model çıktısını alarak segmentasyon maskesini oluşturun
-    with torch.no_grad():
-        outputs = model(**inputs)
-        logits = outputs.logits.cpu()
-
-    # Çıktıyı orijinal görüntü boyutuna göre yeniden boyutlandırın
-    upsampled_logits = F.interpolate(
-        logits,
-        size=image.size[::-1],  # (yükseklik, genişlik) olarak boyutlandırma
-        mode="bilinear",
-        align_corners=False,
-    )
-
-    # Segmentasyon maskesini oluşturun
-    pred_seg = upsampled_logits.argmax(dim=1)[0].numpy()
-
-    # Saç maskesini oluşturun (sınıf 2)
-    hair_mask = (pred_seg == 2 ).astype(np.uint8)
-
-    # Orijinal görüntüyü OpenCV formatına dönüştürün
-    image_cv = cv.cvtColor(np.array(image), cv.COLOR_RGB2BGR)
-
-    # Renk kanallarını ayırın
-    b, g, r = cv.split(image_cv)
-
-    # Farklı renk filtreleri uygulayın
-    yesil_sac = cv.merge([b, r, g])  # Kırmızıyı yeşile kaydır
-    mavi_sac = cv.merge([r, g, b])   # Kırmızı ve mavi yer değiştir
-    sari_sac = cv.merge([b, r, r])   # Mavi kanalı azaltarak sarıya kaydır
-    mor_sac = cv.merge([r, g, r])    # Yeşili azaltarak mora kaydır
-
-    # Seçilen renge göre filtreyi uygula
-    if selected_color == "Yeşil":
-        final_image = cv.addWeighted(image_cv, 1, cv.bitwise_and(yesil_sac, yesil_sac, mask=hair_mask), 1, 0)
-    elif selected_color == "Mavi":
-        final_image = cv.addWeighted(image_cv, 1, cv.bitwise_and(mavi_sac, mavi_sac, mask=hair_mask), 1, 0)
-    elif selected_color == "Sarı":
-        final_image = cv.addWeighted(image_cv, 1, cv.bitwise_and(sari_sac, sari_sac, mask=hair_mask), 1, 0)
-    elif selected_color == "Mor":
-        final_image = cv.addWeighted(image_cv, 1, cv.bitwise_and(mor_sac, mor_sac, mask=hair_mask), 1, 0)
-    else:
-        final_image = image_cv  # Orijinal renk
-
-    # Çıktıyı RGB formatında dönüştür
-    final_image_rgb = cv.cvtColor(final_image, cv.COLOR_BGR2RGB)
-    
-    return final_image_rgb
-
-# Gradio arayüzü
-iface = gr.Interface(
-    fn=change_hair_color, 
-    inputs=[
-        gr.Image(type="pil"), 
-        gr.Dropdown(
-            choices=["Yeşil", "Mavi", "Sarı", "Mor"], 
-            label="Saç Rengini Seçin"
-        )
-    ], 
-    outputs=gr.Image(type="numpy", label="Sonuç"),
-    live=False,  # "live" özelliğini False yapıyoruz, böylece işlem sadece Submit butonuna basıldığında çalışır
-    title="Saç Rengi Değiştirici",
-    description="Saç rengi değiştirmek için bir görüntü yükleyin ve istediğiniz rengi seçin, ardından Submit butonuna tıklayın."
-)
-
-iface.launch()
+import gradio as gr
+from transformers import SegformerImageProcessor, AutoModelForSemanticSegmentation
+from PIL import Image
+import torch
+import torch.nn.functional as F
+import numpy as np
+import cv2 as cv
+
+# Model ve işlemci yükleme
+processor = SegformerImageProcessor.from_pretrained("mattmdjaga/segformer_b2_clothes")
+model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained("mattmdjaga/segformer_b2_clothes")
+
+# Saç renklerini değiştiren fonksiyon
+def change_hair_color(image, selected_color):
+    # Model için görüntüyü işleyin
+    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
+
+    # Model çıktısını alarak segmentasyon maskesini oluşturun
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(**inputs)
+        logits = outputs.logits.cpu()
+
+    # Çıktıyı orijinal görüntü boyutuna göre yeniden boyutlandırın
+    upsampled_logits = F.interpolate(
+        logits,
+        size=image.size[::-1],  # (yükseklik, genişlik) olarak boyutlandırma
+        mode="bilinear",
+        align_corners=False,
+    )
+
+    # Segmentasyon maskesini oluşturun
+    pred_seg = upsampled_logits.argmax(dim=1)[0].numpy()
+
+    # Saç maskesini oluşturun (sınıf 2)
+    hair_mask = (pred_seg == 2 ).astype(np.uint8)
+
+    # Orijinal görüntüyü OpenCV formatına dönüştürün
+    image_cv = cv.cvtColor(np.array(image), cv.COLOR_RGB2BGR)
+
+    # Renk kanallarını ayırın
+    b, g, r = cv.split(image_cv)
+
+    # Farklı renk filtreleri uygulayın
+    yesil_sac = cv.merge([b, r, g])  # Kırmızıyı yeşile kaydır
+    mavi_sac = cv.merge([r, g, b])   # Kırmızı ve mavi yer değiştir
+    sari_sac = cv.merge([b, r, r])   # Mavi kanalı azaltarak sarıya kaydır
+    mor_sac = cv.merge([r, g, r])    # Yeşili azaltarak mora kaydır
+
+    # Seçilen renge göre filtreyi uygula
+    if selected_color == "Yeşil":
+        final_image = cv.addWeighted(image_cv, 1, cv.bitwise_and(yesil_sac, yesil_sac, mask=hair_mask), 1, 0)
+    elif selected_color == "Mavi":
+        final_image = cv.addWeighted(image_cv, 1, cv.bitwise_and(mavi_sac, mavi_sac, mask=hair_mask), 1, 0)
+    elif selected_color == "Sarı":
+        final_image = cv.addWeighted(image_cv, 1, cv.bitwise_and(sari_sac, sari_sac, mask=hair_mask), 1, 0)
+    elif selected_color == "Mor":
+        final_image = cv.addWeighted(image_cv, 1, cv.bitwise_and(mor_sac, mor_sac, mask=hair_mask), 1, 0)
+    else:
+        final_image = image_cv  # Orijinal renk
+
+    # Çıktıyı RGB formatında dönüştür
+    final_image_rgb = cv.cvtColor(final_image, cv.COLOR_BGR2RGB)
+    
+    return final_image_rgb
+
+# Gradio arayüzü
+iface = gr.Interface(
+    fn=change_hair_color, 
+    inputs=[
+        gr.Image(type="pil"), 
+        gr.Dropdown(
+            choices=["Yeşil", "Mavi", "Sarı", "Mor"], 
+            label="Select Color"
+        )
+    ], 
+    outputs=gr.Image(type="numpy", label="Sonuç"),
+    live=False, 
+    title="Hair Filter",
+    description="To change hair color, upload an image and select the color you want, then click the Submit button."
+)
+
+iface.launch(share=True)