Update app.py

app.py

@@ -0,0 +1,149 @@
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+import cv2
+import numpy as np
+import os
+from google import genai
+from google.genai import types
+import io
+
+# ====================== GEMINI API AYARLARI ======================
+# Google AI Studio'dan API key al: https://aistudio.google.com/app/apikey
+GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")  # Hugging Face Secrets'e ekle veya .env kullan
+
+client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY) if GEMINI_API_KEY else None
+
+# ====================== KLASİK FİLTRELER ======================
+def apply_classic_filter(image, filter_name, intensity=1.0):
+    img = np.array(image)
+
+    if filter_name == "Orijinal":
+        return image
+    elif filter_name == "Siyah-Beyaz":
+        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
+        return Image.fromarray(cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB))
+    elif filter_name == "Sepya":
+        sepia = np.array([[0.393, 0.769, 0.189], [0.349, 0.686, 0.168], [0.272, 0.534, 0.131]])
+        img_sepia = cv2.transform(img, sepia)
+        img_sepia = np.clip(img_sepia, 0, 255).astype(np.uint8)
+        return Image.fromarray(img_sepia)
+    elif filter_name == "Vintage":
+        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
+        img = cv2.addWeighted(img, 0.8, cv2.GaussianBlur(img, (15,15), 0), 0.2, 0)
+        return Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
+    elif filter_name == "Cartoon":
+        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
+        gray = cv2.medianBlur(gray, 5)
+        edges = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 9, 9)
+        color = cv2.bilateralFilter(img, 9, 300, 300)
+        cartoon = cv2.bitwise_and(color, color, mask=edges)
+        return Image.fromarray(cartoon)
+    elif filter_name == "Pencil Sketch":
+        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
+        invert = cv2.bitwise_not(gray)
+        blur = cv2.GaussianBlur(invert, (21, 21), 0)
+        sketch = cv2.divide(gray, blur, scale=256.0)
+        return Image.fromarray(sketch)
+    elif filter_name == "Beauty / Glow":
+        img_pil = Image.fromarray(img)
+        img_pil = ImageEnhance.Brightness(img_pil).enhance(1.2)
+        img_pil = ImageEnhance.Contrast(img_pil).enhance(1.3)
+        img_pil = ImageEnhance.Sharpness(img_pil).enhance(1.5)
+        return img_pil
+    # ... diğer filtreleri istersen ekleyebilirim
+    return image
+
+# ====================== NANO BANANA 2 GERÇEK API ======================
+def apply_nano_banana_2(image: Image.Image, prompt: str):
+    if not client:
+        return Image.new("RGB", (512, 512), color="red")  # API key yok uyarısı
+
+    if not prompt.strip():
+        prompt = "Bu fotoğrafı daha güzel ve profesyonel hale getir, doğal ışık ve detayları artır"
+
+    try:
+        # Resmi bytes olarak hazırla
+        img_byte_arr = io.BytesIO()
+        image.save(img_byte_arr, format='PNG')
+        img_byte_arr = img_byte_arr.getvalue()
+
+        # Gemini Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image-preview) ile düzenleme
+        response = client.models.generate_content(
+            model="gemini-3.1-flash-image-preview",   # Nano Banana 2
+            contents=[
+                types.Content(
+                    role="user",
+                    parts=[
+                        types.Part.from_bytes(data=img_byte_arr, mime_type="image/png"),
+                        types.Part.from_text(text=prompt)
+                    ]
+                )
+            ]
+        )
+
+        # Yanıttan üretilen resmi al
+        for part in response.candidates[0].content.parts:
+            if part.inline_data:
+                generated_image = Image.open(io.BytesIO(part.inline_data.data))
+                return generated_image
+
+        return image  # fallback
+
+    except Exception as e:
+        print("Nano Banana 2 Error:", str(e))
+        # Hata durumunda basit bir efekt ver
+        return ImageEnhance.Contrast(image).enhance(1.4)
+
+# ====================== ANA FONKSİYON ======================
+def apply_filter(image, filter_name, intensity=1.0, prompt=""):
+    if filter_name == "Prompt ile Düzenle (Nano Banana 2)":
+        return apply_nano_banana_2(image, prompt)
+    else:
+        return apply_classic_filter(image, filter_name, intensity)
+
+# ====================== GRADIO ARAYÜZ ======================
+with gr.Blocks(title="📸 Foto Filter + Nano Banana 2", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 📸 Foto Filter + **Gerçek Nano Banana 2** Entegrasyonu\n"
+                "Artık 'Prompt ile Düzenle' seçeneğinde **Google Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)** kullanıyor!")
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            input_image = gr.Image(type="pil", label="📤 Fotoğraf Yükle", height=550)
+
+            filter_choice = gr.Dropdown(
+                choices=[
+                    "Orijinal", "Siyah-Beyaz", "Sepya", "Vintage", "Cartoon",
+                    "Pencil Sketch", "Beauty / Glow",
+                    "Prompt ile Düzenle (Nano Banana 2)"
+                ],
+                value="Orijinal",
+                label="🎨 Filtre / Efekt Seç"
+            )
+
+            intensity = gr.Slider(0.5, 2.0, value=1.0, step=0.1, label="Klasik Filtre Yoğunluğu", visible=True)
+            prompt = gr.Textbox(
+                label="✍️ Düzenleme Talimatı (Nano Banana 2 için)",
+                placeholder="Örnek: 'Bu kişiyi plajda gün batımında göster', 'karikatür tarzı yap', 'profesyonel portre efekti ver'",
+                lines=2
+            )
+
+            btn = gr.Button("🚀 Uygula", variant="primary", size="large")
+
+        with gr.Column():
+            output_image = gr.Image(type="pil", label="📥 Sonuç", height=550)
+
+    gr.Markdown("""
+    ### 💡 Nasıl Kullanılır?
+    1. Google AI Studio’dan ücretsiz API Key al → [aistudio.google.com/app/apikey](https://aistudio.google.com/app/apikey)
+    2. Hugging Face Space’te **Secrets** kısmına `GEMINI_API_KEY` adıyla ekle
+    3. "Prompt ile Düzenle (Nano Banana 2)" seçeneğini kullan
+    """)
+
+    btn.click(
+        fn=apply_filter,
+        inputs=[input_image, filter_choice, intensity, prompt],
+        outputs=output_image
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()