Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+import gradio as gr
+import cv2
+import torch
+from transformers import AutoModelForImageTranslation  # Örnektir, değiştirebilirsiniz
+
+# Göz teması düzeltme modeli - model adını uygun bir modelle değiştirin
+model = AutoModelForImageTranslation.from_pretrained("username/gaze_correction_model")  # model yolunu doğru şekilde ayarlayın
+
+# Görüntüyü modele uygun hale getirmek için yardımcı fonksiyon
+def preprocess_image(image):
+    # Örneğin görüntüyü normalleştirme, yeniden boyutlandırma işlemleri burada yapılabilir
+    # Bu örnek olarak verildi. Modelinize göre farklı işlemler gerekebilir
+    return image
+
+# Video işlemi fonksiyonu
+def correct_gaze_in_video(video_path):
+    # Video dosyasını aç
+    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
+    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
+    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
+    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
+    
+    # Çıkış videosu için ayarlar
+    output_path = "corrected_gaze_output.mp4"
+    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
+    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))
+    
+    while cap.isOpened():
+        ret, frame = cap.read()
+        if not ret:
+            break
+        
+        # Göz temasını düzeltmek için her kareyi işleme
+        inputs = preprocess_image(frame)  # Görüntüyü modele uygun hale getir
+        corrected_frame = model(inputs)  # Modeli kullanarak kareyi işleyin
+        
+        # Çıkışı video dosyasına ekleyin
+        out.write(corrected_frame)
+    
+    # Kaynakları serbest bırak
+    cap.release()
+    out.release()
+    
+    return output_path
+
+# Gradio arayüzü
+iface = gr.Interface(
+    fn=correct_gaze_in_video,  # İşlem fonksiyonumuz
+    inputs="file",             # Kullanıcıdan video dosyası girişi
+    outputs="file",            # İşlenmiş video dosyası çıktısı
+    title="Gaze Correction in Video",
+    description="Upload a video to correct gaze direction."
+)
+
+iface.launch()