Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,173 @@
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+import json
+from datetime import datetime
+import os
+
+# Import the detector
+from detector import RoadsideDetector
+
+# Initialize the detector with the model
+print("🚀 Yol Kenarı Temizlik Uygulaması Başlatılıyor...")
+detector = RoadsideDetector('yol_kenari_tespit_best.pt')
+
+# Store detection history
+detection_history = []
+
+def process_image(image):
+    """
+    Process uploaded image and detect illegal dumping
+    """
+    if image is None:
+        return None, "❌ Lütfen bir resim yükleyin!", "İstatistik yok"
+    
+    try:
+        # Process the image
+        print("🔍 Resim işleniyor...")
+        results = detector.process_image(image)
+        
+        # Add to history
+        detection_history.append({
+            'timestamp': datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
+            'severity': results['severity']['level'],
+            'count': results['severity']['count'],
+            'types': list(results['severity']['types'].keys())
+        })
+        
+        # Create statistics
+        stats = f"📊 **Oturum İstatistikleri:**\n\n"
+        stats += f"İşlenen resimler: {len(detection_history)}\n"
+        
+        if detection_history:
+            high_count = sum(1 for d in detection_history if d['severity'] == 'HIGH')
+            medium_count = sum(1 for d in detection_history if d['severity'] == 'MEDIUM')
+            low_count = sum(1 for d in detection_history if d['severity'] == 'LOW')
+            total_items = sum(d['count'] for d in detection_history)
+            
+            stats += f"🔴 Yüksek öncelik: {high_count}\n"
+            stats += f"🟠 Orta öncelik: {medium_count}\n"
+            stats += f"🟡 Düşük öncelik: {low_count}\n"
+            stats += f"Toplam tespit: {total_items} öğe"
+        
+        return results['image'], results['summary'], stats
+        
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"❌ Hata: {str(e)}"
+        print(error_msg)
+        return image, error_msg, "Hata oluştu"
+
+def create_interface():
+    """
+    Create the Gradio interface
+    """
+    # Custom CSS for better mobile display
+    custom_css = """
+    .container { max-width: 100% !important; }
+    .image-container { max-height: 500px !important; }
+    @media (max-width: 768px) {
+        .gradio-container { padding: 10px !important; }
+    }
+    """
+    
+    with gr.Blocks(title="🚮 Yol Kenarı Temizlik", css=custom_css) as interface:
+        
+        # Header
+        gr.Markdown("""
+        # 🚮 Yol Kenarı Temizlik 
+        
+        ### 📱 Temiz Şehirler İçin Yapay Zeka
+        
+        **Nasıl Kullanılır:**
+        1. 📷 çöp, çöp kutusu ve taşan çöp fotoğrafı yükleyin
+        2. 🔍 AI çöp, çöp kutusu ve taşan çöpleri tespit eder
+        3. 📊 Sonuçları ve önem derecesini görün
+        
+        ---
+        """)
+        
+        # Main interface
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                # Input image
+                input_image = gr.Image(
+                    type="pil",
+                    label="Resim Yükle veya Fotoğraf Çek",
+                    sources=["upload", "camera", "clipboard"]
+                )
+                
+                # Submit button
+                submit_btn = gr.Button(
+                    "🔍 çöp, çöp kutusu ve taşan çöpleri Tespit Et",
+                    variant="primary",
+                    size="lg"
+                )
+                
+                # Example images (optional - you can remove if you don't have examples)
+                gr.Examples(
+                    examples=[
+                        ["examples/ornek1.jpg"],
+                        ["examples/ornek2.jpg"]
+                    ],
+                    inputs=input_image,
+                    label="Örnek Resimler"
+                )
+            
+            with gr.Column():
+                # Output image with detections
+                output_image = gr.Image(
+                    label="Tespit Sonuçları",
+                    type="pil"
+                )
+                
+                # Summary text
+                summary = gr.Textbox(
+                    label="Tespit Özeti",
+                    lines=8,
+                    max_lines=10
+                )
+                
+                # Statistics
+                stats = gr.Markdown("📊 İstatistikler burada görünecek")
+        
+        # Info section
+        with gr.Accordion("ℹ️ Hakkında", open=False):
+            gr.Markdown("""
+            ### 🎯 Ne Tespit Ediyoruz:
+            - 🔴 **Çöp**: Mobilyalar, büyük atıklar
+            - 🟠 **Çöp Kutusu**: Çöp konteynerleri
+            - 🟡 **Taşan Çöp**: Çöp torbaları, dağınık atıklar
+            
+            ### 📊 Önem Dereceleri:
+            - **YÜKSEK** (🔴): 5+ öğe - Acil temizlik gerekli
+            - **ORTA** (🟠): 2-4 öğe - Temizlik planlanmalı
+            - **DÜŞÜK** (🟡): 1 öğe - Küçük sorun
+            
+            ### 🏆 Doğruluk:
+            Bu model 100 görüntü ile eğitildi ve ~%70 doğruluk sağlıyor.
+            
+            ---
+            Temiz şehirler için ❤️ ile yapıldı | Versiyon 1.0
+            """)
+        
+        # Connect button to function
+        submit_btn.click(
+            process_image,
+            inputs=[input_image],
+            outputs=[output_image, summary, stats]
+        )
+    
+    return interface
+
+# Launch the app
+if __name__ == "__main__":
+    print("="*50)
+    print("🚀 Yol Kenarı Temizlik - Hazır!")
+    print("="*50)
+    
+    # Create interface and launch
+    app = create_interface()
+    app.launch(
+        share=False,
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860
+    )