Update app.py

app.py

@@ -17,7 +17,6 @@ model_data = load_data()
 movie_dict = model_data['movie_dict'] if model_data else {}
 
 # --- 2. OYUNCU DNA VERİTABANI ---
-# Sylvester Stallone 1. sırada sabitlendi.
 tum_unlu_verileri = {
     "Sylvester Stallone": {"c": "Male / Erkek", "v": [0.9, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.8]},
     "Robert De Niro": {"c": "Male / Erkek", "v": [0.2, 0.1, 0.1, 0.9, 0.1, 0.8]},
@@ -61,18 +60,34 @@ tum_unlu_verileri = {
 # --- ARAYÜZ AYARLARI ---
 st.set_page_config(page_title="CastMatch AI", layout="wide")
 
-# --- SOL PANEL (SIDEBAR) ---
+# TITREME ÇÖZÜMÜ: CSS ile resim alanını sabitleme
+st.markdown("""
+    <style>
+    /* Resim konteynırını sabitle */
+    [data-testid="stImage"] {
+        min-height: 400px !important;
+        max-height: 400px !important;
+        background-color: transparent;
+        display: flex;
+        align-items: center;
+        justify-content: center;
+    }
+    /* Resmi çerçeveye sığdır */
+    .stImage img {
+        max-height: 400px !important;
+        width: auto !important;
+        object-fit: contain;
+    }
+    </style>
+    """, unsafe_allow_html=True)
+
+# --- SIDEBAR ---
 st.sidebar.title("🔍 Control Panel / Kontrol Paneli")
 st.sidebar.markdown("---")
+gender_choice = st.sidebar.radio("1. Select Category / Kategori Seçin:", ["Male / Erkek", "Female / Kadın"])
 
-gender_choice = st.sidebar.radio(
-    "1. Select Category / Kategori Seçin:",
-    ["Male / Erkek", "Female / Kadın"]
-)
-
-# Hugging Face ana dizinindeki tüm dosyaları tara
+# Hugging Face ana dizin dosyaları
 ana_dizin_dosyalari = os.listdir(".")
-
 filtered_names = [name for name in tum_unlu_verileri.keys() if tum_unlu_verileri[name]['c'] == gender_choice]
 
 st.sidebar.markdown(f"### 📋 Available Cast / Mevcut Oyuncular")
@@ -81,63 +96,55 @@ for n in filtered_names:
 
 # --- ANA EKRAN ---
 st.title("🎬 CastMatch AI: Talent Matching System / Yetenek Eşleştirme Sistemi")
-st.markdown("#### Discover the perfect roles for global stars! / Dünya yıldızları için en ideal rolleri keşfedin!")
 st.markdown("---")
 
 col_actor, col_match = st.columns([1, 2])
 
 with col_actor:
     st.subheader("👤 Pick an Actor / Oyuncu Seç")
-    selected_actor = st.selectbox("Select from list / Listeden seçin:", ["Choose... / Seçiniz..."] + filtered_names)
+    selected_actor = st.selectbox("Select from list / Seçiniz:", ["Choose..."] + filtered_names)
     
-    # Titreme önleyici sabit alan
-    image_placeholder = st.empty()
-    
-    if selected_actor != "Choose... / Seçiniz...":
+    # Resim Alanı
+    if selected_actor != "Choose...":
         found_path = None
-        # Hugging Face dosya isimlendirmelerine göre esnek arama
         target_underscore = selected_actor.replace(" ", "_").lower()
         target_plain = selected_actor.lower()
         
         for f in ana_dizin_dosyalari:
             f_lower = f.lower()
             if f_lower.endswith(('.jpg', '.png', '.jpeg')):
-                # Hem alt tireli hem boşluklu isimleri kontrol et
                 if target_underscore in f_lower or target_plain in f_lower:
                     found_path = f
                     break
         
         if found_path:
-            image_placeholder.image(found_path, caption=f"Profile: {selected_actor}", use_container_width=True)
+            st.image(found_path, use_container_width=False)
         else:
-            image_placeholder.error(f"Image not found! / Resim bulunamadı! Aranan: {selected_actor}")
+            st.error(f"Image not found! / Resim bulunamadı: {selected_actor}")
     else:
-        image_placeholder.info("Please select an actor. / Lütfen bir oyuncu seçin.")
+        # Seçim yokken boşluğu koru (Titremeyi önler)
+        st.markdown('<div style="height: 400px; border: 1px dashed #ccc; display: flex; align-items: center; justify-content: center; color: #999;">Select an actor to view profile</div>', unsafe_allow_html=True)
 
 with col_match:
     st.subheader("🎯 Best Career Matches / En İyi Kariyer Eşleşmeleri")
     
-    if st.button("🚀 Match and Recommend / Eşleştir ve Öner") and selected_actor != "Choose... / Seçiniz...":
+    if st.button("🚀 Match and Recommend / Eşleştir ve Öner") and selected_actor != "Choose...":
         if movie_dict:
             actor_v = tum_unlu_verileri[selected_actor]['v']
             results = []
             for i in movie_dict:
                 dist = spatial.distance.cosine(actor_v, movie_dict[i][1][:6])
-                # Skor Hatası Düzeltmesi (0-1 Arasına Kilitlendi)
+                # Skor Hatası Düzeltmesi
                 dist = max(0, min(1, dist))
                 results.append((movie_dict[i][0], dist))
             
-            # En yakın mesafeler en iyi eşleşmelerdir
             top_matches = sorted(results, key=lambda x: x[1])[:5]
-            
             for i, (film, score) in enumerate(top_matches, 1):
-                # Skoru yüzdeye çevir
                 pct = max(0, min(100, round((1 - score) * 100, 1)))
-                st.success(f"**{i}. {film}**")
-                st.write(f"Match Score / Uyum Skoru: **%{pct}**")
+                st.success(f"**{i}. {film}** (%{pct})")
                 st.progress(pct / 100)
         else:
-            st.error("Model file missing! / Model dosyası eksik!")
+            st.error("Model file missing! / Model dosyası bulunamadı!")
 
 st.markdown("---")
-st.info("💡 **How it works? / Nasıl çalışır?**: This AI analyzes career vectors based on files uploaded to Hugging Face. / Bu yapay zeka Hugging Face'e yüklenen dosyalara göre analiz yapar.")
+st.info("💡 Career analysis is based on Hugging Face assets.")