Update app.py

app.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+import cv2
+import gradio as gr
+
+# Yüz tespiti için önceden eğitilmiş bir model yüklenir
+face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
+
+def detect_faces(img):
+
+    if img is None:  # Eğer img None ise, None döndür
+        return None
+    
+     # Resmi istenen boyuta küçült
+    height, width, _ = img.shape
+    if height > 750 or width > 750:
+        img = cv2.resize(img, (750, 750))
+
+    # Görüntüyü gri tonlamaya çevir
+    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+    # Yüzleri tespit et
+    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 7)
+
+    count = 0
+    for (x, y, w, h) in faces:
+        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
+        count += 1
+
+    cv2.putText(img, f"** {count} people were detect in the photo.", (100, 700), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255,000 ), 2)
+    return img
+
+# Gradio arayüzünü oluştur
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("#Face Detect App-Basic")
+
+
+    with gr.Row():
+        input_image = gr.Image(label="Upload a photo", type="numpy")
+        output_image = gr.Image(label="Detect Area")
+
+
+    apply_button = gr.Button("Detect")
+    clear_button = gr.Button("Clear")
+
+    input_image.change(fn=detect_faces, inputs=input_image, outputs=output_image)
+    apply_button.click(fn=detect_faces, inputs=input_image, outputs=output_image)
+    clear_button.click(fn=lambda: (None, None), inputs=None, outputs=[input_image, output_image])  # Fotoğrafı temizlemek için (None, None) döndür
+
+
+'''iface = gr.Interface(
+    fn=detect_faces,
+    inputs="image",
+    outputs="image",
+    title="Yüz Tespiti Uygulaması"
+)'''
+
+demo.launch()