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()