Update app.py

app.py

@@ -5,20 +5,20 @@ import pandas as pd
 from faster_whisper import WhisperModel
 from moviepy import VideoFileClip, TextClip, CompositeVideoClip
 from arabic_reshaper import reshape
-from bidi.algorithm import get_display
 
 # --- الإعدادات ---
-FONT_PATH = "arialbd.ttf" # تأكد من رفع هذا الملف في Hugging Face
+FONT_PATH = "arialbd.ttf" # تأكد من رفع هذا الملف في مجلد المشروع
 model = WhisperModel("large-v3", device="cpu", compute_type="int8")
 
 def process_arabic_text(text):
+    # نستخدم reshape فقط لأن السيرفر يدعم الاتجاه التلقائي
     return reshape(text) + "\n "
 
 def step_1_extract_words(video_path):
     if not video_path:
         return None, "الرجاء رفع فيديو أولاً."
     
-    # استخراج الكلمات بدقة large-v3
+    print("جاري استخراج الكلمات...")
     segments, _ = model.transcribe(video_path, word_timestamps=True, language="ar")
     words_data = []
     for segment in segments:
@@ -40,16 +40,26 @@ def step_2_render_video(video_path, df_edited):
 
     chunk_size = 3 
     
+    # دالة الزووم (Pop-up)
+    def zoom_effect(t):
+        if t < 0.15:
+            # تأثير الانبثاق: من 80% إلى 100% من الحجم
+            return 0.8 + (1.33 * t) 
+        return 1.0
+
+    print(f"جاري معالجة {len(words_list)} كلمة...")
+
     for i in range(0, len(words_list), chunk_size):
         current_chunk = words_list[i : i + chunk_size]
+        # تجميع الكلمات الثلاث في نص واحد
         sentence = " ".join([str(r[0]) for r in current_chunk])
-        clean_sentence = reshape(sentence) + "\n "
+        clean_sentence = process_arabic_text(sentence)
         
         c_start = float(current_chunk[0][1])
         c_end = float(current_chunk[-1][2])
-        duration = c_end - c_start
+        duration = max(0.1, c_end - c_start)
 
-        # إنشاء النص
+        # 1. إنشاء نص الكابشن
         txt_clip = TextClip(
             text=clean_sentence,
             font_size=90, 
@@ -62,39 +72,33 @@ def step_2_render_video(video_path, df_edited):
             text_align='center'
         ).with_start(c_start).with_duration(duration).with_position(('center', int(h * 0.75)))
 
-        # --- الأنيميشن المحترف (Zoom Pop) ---
-        # استخدام دالة resize المدمجة التي تقبل دالة زمنية
-        def zoom_effect(t):
-            # يبدأ من 80% من الحجم ويصل لـ 100% في أول 0.15 ثانية
-            if t < 0.15:
-                return 0.8 + (1.33 * t) 
-            return 1.0
-
-        # تطبيق التأثير بطريقة متوافقة مع الإصدار الجديد
-        animated_txt = txt_clip.with_effects([lambda clip: clip.resize(zoom_effect)])
+        # 2. تطبيق الأنيميشن مباشرة (Resize)
+        animated_txt = txt_clip.resize(zoom_effect)
         
         clips.append(animated_txt)
 
+    print("جاري دمج الفيديو النهائي...")
     final_video = CompositeVideoClip(clips, size=(w, h))
     final_video.write_videofile(output_path, codec="libx264", audio_codec="aac", fps=video.fps, logger=None)
+    
     return output_path, "تم إنتاج الفيديو بأنيميشن Pop-up بنجاح!"
 
-# --- بناء الواجهة (تصحيح ربط المخرجات) ---
-with gr.Blocks() as app:
-    gr.Markdown("# 🎬 Caption Pro - 3 Words Style")
+# --- بناء الواجهة ---
+with gr.Blocks(title="Caption Pro V3") as app:
+    gr.Markdown("# 🎬 Caption Pro - 3 Words Style & Animation")
     
     with gr.Row():
-        video_in = gr.Video(label="Input")
-        video_out = gr.Video(label="Output")
+        video_in = gr.Video(label="فيديو المدخلات")
+        video_out = gr.Video(label="الفيديو الناتج")
     
-    status = gr.Textbox(label="Status")
-    table = gr.Dataframe(headers=["الكلمة", "البداية", "النهاية"], interactive=True)
+    status = gr.Textbox(label="الحالة", interactive=False)
+    table = gr.Dataframe(headers=["الكلمة", "البداية", "النهاية"], datatype=["str", "number", "number"], interactive=True)
     
-    btn_ex = gr.Button("1. استخراج الكلمات", variant="primary")
-    btn_re = gr.Button("2. إنتاج الفيديو", variant="secondary")
+    btn_ex = gr.Button("1. استخراج الكلمات بدقة Large-v3", variant="primary")
+    btn_re = gr.Button("2. إنتاج الفيديو بالأنيميشن", variant="secondary")
 
-    # تصحيح الربط هنا: outputs تتبع ترتيب القيم الراجعة من الدالة
     btn_ex.click(step_1_extract_words, inputs=[video_in], outputs=[table, status])
     btn_re.click(step_2_render_video, inputs=[video_in, table], outputs=[video_out, status])
 
-app.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    app.launch()