En yakın POI

app.py

@@ -59,9 +59,206 @@ DEFAULT_TAGS = {
 
 
 
+
+
 # ==========================================
 #  OSM / CBS FONKSİYONLARI
 # ==========================================
+
+from shapely.geometry import Point
+import math
+
+def get_neighborhood_center(city, district, neighborhood):
+    """
+    Verilen şehir/ilçe/mahalle için poligonu alır ve merkez (centroid) koordinatını döndürür.
+    (lat, lon) şeklinde WGS84 (EPSG:4326) döner.
+    """
+    gdf = get_neighborhood_gdf(city, district, neighborhood)
+    if gdf is None or len(gdf) == 0:
+        return None
+    
+    # Emin olmak için WGS84'e çevir
+    try:
+        gdf_ll = gdf.to_crs(epsg=4326)
+    except Exception:
+        gdf_ll = gdf  # zaten 4326 ise
+    
+    poly = gdf_ll.geometry.iloc[0]
+    c = poly.centroid
+    return c.y, c.x  # (lat, lon)
+
+
+def _build_nearest_poi_query(lat, lon, key, values, radius):
+    """
+    Overpass için: verilen key + values (örn: amenity=university, shop=supermarket)
+    etrafında en yakın POI'yi arayan sorguyu üretir.
+    """
+    if isinstance(values, str):
+        values = [values]
+
+    filters = []
+    for v in values:
+        filters.append(f'  node["{key}"="{v}"](around:{radius},{lat},{lon});')
+        filters.append(f'  way["{key}"="{v}"](around:{radius},{lat},{lon});')
+        filters.append(f'  rel["{key}"="{v}"](around:{radius},{lat},{lon});')
+
+    filters_str = "\n".join(filters)
+
+    query = f"""
+    [out:json][timeout:25];
+    (
+{filters_str}
+    );
+    out center 1;
+    """
+    return query
+
+
+def _haversine_m(lat1, lon1, lat2, lon2):
+    """
+    İki nokta arasındaki yaklaşık mesafeyi (metre) hesaplar.
+    """
+    R = 6371000  # Dünya yarıçapı (m)
+    phi1 = math.radians(lat1)
+    phi2 = math.radians(lat2)
+    dphi = math.radians(lat2 - lat1)
+    dlambda = math.radians(lon2 - lon1)
+
+    a = math.sin(dphi/2)**2 + math.cos(phi1)*math.cos(phi2)*math.sin(dlambda/2)**2
+    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
+    return R * c
+
+
+def find_nearest_poi_overpass(city, district, neighborhood, key, values, radius=5000):
+    """
+    Mahalle merkezinden belirli bir yarıçap içinde (m cinsinden)
+    verilen OSM tag'ine göre (örn: amenity, shop) en yakın POI'yi arar.
+    Örnek:
+      key="amenity", values=["university", "college"]
+      key="shop",    values=["supermarket", "convenience"]
+    Dönüş:
+      None  -> bulunamadı
+      dict -> {"name", "lat", "lon", "tag_key", "tag_value", "distance_m", "distance_km"}
+    """
+    center = get_neighborhood_center(city, district, neighborhood)
+    if center is None:
+        return None
+
+    lat_c, lon_c = center
+
+    query = _build_nearest_poi_query(lat_c, lon_c, key, values, radius)
+
+    url = "https://overpass-api.de/api/interpreter"
+    try:
+        resp = requests.post(url, data={"data": query}, timeout=30)
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+    except Exception as e:
+        print("Overpass nearest POI isteği hatası:", e)
+        return None
+
+    elements = data.get("elements", [])
+    if not elements:
+        return None
+
+    # İlk element en yakın kabul ediliyor
+    e = elements[0]
+    tags = e.get("tags", {}) or {}
+    name = tags.get("name", "(isimsiz POI)")
+
+    # node ise lat/lon direk var; way/rel ise center altında
+    lat_p = e.get("lat") or (e.get("center") or {}).get("lat")
+    lon_p = e.get("lon") or (e.get("center") or {}).get("lon")
+
+    tag_value = None
+    if isinstance(values, list):
+        for v in values:
+            if tags.get(key) == v:
+                tag_value = v
+                break
+        if tag_value is None:
+            tag_value = tags.get(key)
+    else:
+        tag_value = tags.get(key)
+
+    dist_m = None
+    dist_km = None
+    if lat_p is not None and lon_p is not None:
+        dist_m = _haversine_m(lat_c, lon_c, lat_p, lon_p)
+        dist_km = dist_m / 1000.0
+
+    return {
+        "name": name,
+        "lat": lat_p,
+        "lon": lon_p,
+        "tag_key": key,
+        "tag_value": tag_value,
+        "distance_m": dist_m,
+        "distance_km": dist_km,
+    }
+
+
+def answer_nearest_poi(city, district, neighborhood, key, values, human_label=None, radius=5000):
+    """
+    Kullanıcıya gösterilecek generic cevap metni.
+    human_label: 'üniversite', 'market', 'hastane' gibi daha okunaklı isim.
+    """
+    info = find_nearest_poi_overpass(city, district, neighborhood, key, values, radius=radius)
+    if info is None:
+        label = human_label or f"{key}={values}"
+        return f"{city} / {district} / {neighborhood} çevresinde belirli bir yarıçapta {label} bulunamadı."
+
+    name = info["name"]
+    lat = info["lat"]
+    lon = info["lon"]
+    dist_km = info["distance_km"]
+
+    label = human_label or info.get("tag_value") or f"{key}={values}"
+
+    if lat is not None and lon is not None and dist_km is not None:
+        return (
+            f"{city} / {district} / {neighborhood} mahallesi merkezine en yakın {label}: "
+            f"{name} (yaklaşık {dist_km:.2f} km, konum: {lat:.5f}, {lon:.5f})."
+        )
+    else:
+        return (
+            f"{city} / {district} / {neighborhood} mahallesi merkezine en yakın {label}: {name}."
+        )
+
+def nearest_poi_wrapper(city, district, neighborhood, poi_type):
+    """
+    Gradio dropdown'dan seçilen poi_type'ı gerçek tag'lere çeviren yardımcı.
+    """
+    if poi_type == "Üniversite":
+        key = "amenity"
+        values = ["university", "college"]
+        label = "üniversite"
+    elif poi_type == "Market":
+        key = "shop"
+        values = ["supermarket", "convenience", "mall", "department_store"]
+        label = "market"
+    elif poi_type == "Hastane":
+        key = "amenity"
+        values = "hospital"
+        label = "hastane"
+    elif poi_type == "Eczane":
+        key = "amenity"
+        values = "pharmacy"
+        label = "eczane"
+    elif poi_type == "Park":
+        key = "leisure"
+        values = "park"
+        label = "park"
+    else:
+        # varsayılan: üniversite
+        key = "amenity"
+        values = ["university", "college"]
+        label = "üniversite"
+
+    return answer_nearest_poi(city, district, neighborhood, key, values, human_label=label)
+
+
+
 def get_neighborhood_gdf(city: str, district: str, neighborhood: str):
     """
     1) Önce önceden kaydedilmiş GeoJSON'dan arar (city + district + neighborhood).
@@ -1079,6 +1276,10 @@ with gr.Blocks() as demo:
             )
         
             gen_and_run_btn = gr.Button("LLM ile Sorguyu Üret ve Çalıştır")
+
+
+            
+            
         
             # 2) Üretilen veya manuel Overpass sorgusu
             overpass_box = gr.Textbox(
@@ -1089,7 +1290,28 @@ with gr.Blocks() as demo:
         
             run_overpass_btn = gr.Button("Sorguyu Çalıştır ve Haritayı Güncelle")
 
-            # LLM ile üret + çalıştır
+            # En yakın POI (generic)
+            poi_type_dropdown = gr.Dropdown(
+                choices=["Üniversite", "Market", "Hastane", "Eczane", "Park"],
+                value="Üniversite",
+                label="En yakın neyi bulmak istiyorsun?"
+            )
+
+            nearest_poi_btn = gr.Button("1. Mahalle için en yakın noktayı bul")
+            nearest_poi_box = gr.Textbox(
+                label="En Yakın POI",
+                lines=2,
+            )
+
+            nearest_poi_btn.click(
+                fn=nearest_poi_wrapper,
+                inputs=[city_in, district1_in, neigh1_in, poi_type_dropdown],
+                outputs=[nearest_poi_box],
+            )
+
+
+
+            
             # LLM ile üret + çalıştır (birikimli)
             gen_and_run_btn.click(
                 fn=llm_overpass_to_map,