import cv2
import numpy as np
import gradio as gr
def apply_filter(image, filter_type):
if image is None: # Resim var yok kontrol
return None
# Görüntüyü BGR'den RGB'ye çevir gradio için
if len(image.shape) == 3:
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# daha sonra kullanıcının seçimine göre işlemler uygulanıyor
if filter_type == "Orijinal":
result = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
elif filter_type == "Bulanıklaştırma":
result = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0)
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
elif filter_type == "Siyah Beyaz":
result = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
elif filter_type == "Kenar Algılama":
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
result = cv2.Canny(gray, 100, 200)
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
elif filter_type == "Keskinleştirme":
kernel = np.array([[-1,-1,-1],
[-1, 9,-1],
[-1,-1,-1]])
result = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
elif filter_type == "Vintage":
kernel = np.array([[0.272, 0.534, 0.131],
[0.349, 0.686, 0.168],
[0.393, 0.769, 0.189]])
result = cv2.transform(image, kernel)
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
elif filter_type == "Mozaik":
h, w = image.shape[:2]
block_size = 15
for i in range(0, h, block_size):
for j in range(0, w, block_size):
image[i:i+block_size, j:j+block_size] = \
image[i:i+block_size, j:j+block_size].mean(axis=(0,1))
result = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
elif filter_type == "Negatif":
result = 255 - image
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
elif filter_type == "Emboss":
kernel = np.array([[-2,-1,0],
[-1, 1,1],
[ 0, 1,2]])
result = cv2.filter2D(image, -1, kernel) + 128
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
elif filter_type == "Poster":
num_colors = 8
result = image // (256 // num_colors) * (256 // num_colors)
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
elif filter_type == "Kabartma":
kernel = np.array([[0,-1,-1],
[1, 0,-1],
[1, 1, 0]])
result = cv2.filter2D(image, -1, kernel) + 128
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
elif filter_type == "Rüya":
result = cv2.GaussianBlur(image, (21, 21), 0)
result = cv2.addWeighted(image, 1.5, result, -0.5, 0)
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
return result
aciklama = f"""
Bu uygulama, OpenCV teknolojisini kullanarak görüntülerinize çeşitli filtreler uygulamanızı sağlar.
Yüklediğiniz görüntüye 12 farklı efekt uygulayabilirsiniz.
Nasıl Kullanılır?
- Sol taraftaki alana bir görüntü yükleyin veya sürükleyip bırakın.
- Açılır menüden istediğiniz filtreyi seçin.
- Filtrelenmiş görüntünüz anında görüntülenecektir.
Filtreler Hakkında
- 12 farklı filtre seçeneği mevcuttur.
- Bulanıklaştırma, Siyah-Beyaz, Vintage gibi klasik efektler.
- Kenar algılama, Emboss gibi efektler.
Bir görüntü yükelyerek denemeye başlayabilirsiniz. 🎨
"""
footer = f""""""
def create_interface():
filters = [
"Orijinal", "Bulanıklaştırma", "Siyah Beyaz", "Kenar",
"Keskinleştirme", "Vintage", "Mozaik", "Negatif Dönüşüm", "Emboss",
"Poster", "Kabartma", "Rüya"
]
interface = gr.Interface(
fn=apply_filter,
inputs=[
gr.Image(label="Görüntü Yükle"),
gr.Dropdown(choices=filters, label="Dönüştürmek istediğiniz filtreyi seçiniz:", value="Orijinal")
],
outputs=gr.Image(label="Filtrelenmiş Çıktı"),
title="Görüntü Filtreleme Uygulaması",
description=aciklama,
article=footer,
theme="huggingface",
examples=[
["resim.jpg", "Orijinal"],
["resim.jpg", "Siyah Beyaz"],
["resim.jpg", "Vintage"]
]
)
return interface
if __name__ == "__main__":
interface = create_interface()
interface.launch(share=True)