Update app.py

app.py

@@ -3,63 +3,88 @@ from PIL import Image
 import numpy as np
 import cv2
 from deepface import DeepFace
+import pandas as pd
 
 # --- পেজ কনফিগারেশন ---
-st.set_page_config(page_title="Face Analyzer", layout="centered")
+st.set_page_config(page_title="Advanced Face Analyzer", layout="wide")
 
 # --- মূল ইন্টারফেস ---
-st.title("🔍 AI Face Analyzer")
-st.write("আপলোড করা ছবিতে মুখ বিশ্লেষণ করে বয়স, লিঙ্গ, এবং আবেগ বের করা হয়।")
+st.title("🔍 Advanced AI Face Analyzer")
+st.write("আপলোড করা ছবিতে মুখ বিশ্লেষণ করে বয়স, লিঙ্গ, এবং বিভিন্ন মডেল ব্যবহার করে আবেগ বের করা হয়।")
 st.write("---")
 
+# --- সাইডবার ---
+st.sidebar.header("⚙️ সেটিংস")
+# বিভিন্ন মডেল থেকে বেছে নেওয়ার অপশন
+emotion_model = st.sidebar.selectbox(
+    "আবেগ বিশ্লেষণের জন্য একটি মডেল বেছে নিন:",
+    ("VGG-Face", "Facenet", "DeepFace", "ArcFace", "Dlib"),
+    index=2 # ডিফল্ট হিসেবে 'DeepFace' মডেল
+)
+
+# --- ফাইল আপলোডার ---
 uploaded_file = st.file_uploader("📤 একটি ছবি আপলোড করুন", type=["jpg", "png", "jpeg"])
 
 if uploaded_file is not None:
     try:
-        # ছবিটি ওপেন এবং ডিসপ্লে করা
-        image = Image.open(uploaded_file)
-        st.image(image, caption="আপলোড করা ছবি", use_column_width=True)
+        col1, col2 = st.columns(2)
+
+        with col1:
+            # ছবিটি ওপেন এবং ডিসপ্লে করা
+            image = Image.open(uploaded_file)
+            st.image(image, caption="আপলোড করা ছবি", use_column_width=True)
 
         # ইমেজটিকে OpenCV ফরম্যাটে রূপান্তর করা
         img_array = np.array(image.convert("RGB"))
         img_bgr = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2BGR)
 
-        st.write("---")
-        # DeepFace দিয়ে বিশ্লেষণ করা
-        with st.spinner("মুখ বিশ্লেষণ করা হচ্ছে... অনুগ্রহ করে অপেক্ষা করুন।"):
-            # enforce_detection=False দিলে মুখ খুঁজে না পেলে এরর দেবে না
-            results = DeepFace.analyze(img_path=img_bgr, actions=['age', 'gender', 'emotion'], enforce_detection=False)
+        with col2:
+            # DeepFace দিয়ে বিশ্লেষণ করা
+            with st.spinner(f"`{emotion_model}` মডেল ব্যবহার করে মুখ বিশ্লেষণ করা হচ্ছে..."):
+                results = DeepFace.analyze(
+                    img_path=img_bgr,
+                    actions=['age', 'gender', 'emotion'],
+                    models={'emotion': emotion_model}, # ইউজারের বেছে নেওয়া মডেল ব্যবহার
+                    enforce_detection=False
+                )
 
-        # ফলাফল চেক এবং প্রদর্শন
-        if results and isinstance(results, list) and len(results) > 0:
-            # প্রথম মুখটির ফলাফল নেওয়া
-            result = results[0]
-            
-            # জেন্ডার এবং ইমোশন অনুবাদ করা
-            gender = "পুরুষ (Male)" if result.get('dominant_gender') == 'Man' else "মহিলা (Female)"
-            emotion_map = {
-                'angry': 'রাগান্বিত (Angry) 😠',
-                'disgust': 'বিরক্ত (Disgust) 🤢',
-                'fear': 'ভীত (Fear) 😨',
-                'happy': 'খুশি (Happy) 😊',
-                'sad': 'দুঃখিত (Sad) 😢',
-                'surprise': 'অবাক (Surprise) 😮',
-                'neutral': 'নিরপেক্ষ (Neutral) 😐'
-            }
-            emotion = emotion_map.get(result.get('dominant_emotion'), result.get('dominant_emotion').capitalize())
+            # ফলাফল চেক এবং প্রদর্শন
+            if results and isinstance(results, list) and len(results) > 0:
+                result = results[0]
+                
+                # জেন্ডার অনুবাদ
+                gender = "পুরুষ (Male)" if result.get('dominant_gender') == 'Man' else "মহিলা (Female)"
+                
+                st.subheader("📊 বিশ্লেষণ ফলাফল:")
+                st.markdown(f"""
+                - **👤 আনুমানিক বয়স:** `{result.get('age', 'N/A')}`
+                - **🚻 লিঙ্গ:** `{gender}`
+                - **😊 প্রধান আবেগ:** `{result.get('dominant_emotion', 'N/A').capitalize()}`
+                """)
+                
+                st.write("---")
+                
+                # আবেগের বিস্তারিত স্কোর দেখানো
+                st.subheader("ემოციების დეტალური ანალიზი (Emotion Score Details):")
+                emotion_scores = result.get('emotion', {})
+                if emotion_scores:
+                    # DataFrame তৈরি করা
+                    df_emotions = pd.DataFrame(emotion_scores.items(), columns=['আবেগ (Emotion)', 'স্কোর (Score %)'
+                    ])
+                    df_emotions['স্কোর (Score %)'] = df_emotions['স্কোর (Score %)'].round(2)
+                    
+                    # বার চার্ট দেখানো
+                    st.dataframe(df_emotions.style.highlight_max(subset=['স্কোর (Score %)'], color='lightgreen'))
+                    st.bar_chart(df_emotions.set_index('আবেগ (Emotion)'))
+                else:
+                    st.write("আবেগের বিস্তারিত স্কোর পাওয়া যায়নি।")
 
-            st.subheader("📊 বিশ্লেষণ ফলাফল:")
-            st.markdown(f"""
-            - **👤 আনুমানিক বয়স:** {result.get('age', 'N/A')}
-            - **🚻 লিঙ্গ:** {gender}
-            - **😊 প্রধান আবেগ:** {emotion}
-            """)
-        else:
-            st.warning("⚠️ দুঃখিত, এই ছবিতে কোনো মুখ খুঁজে পাওয়া যায়নি। অনুগ্রহ করে অন্য একটি ছবি চেষ্টা করুন।")
+            else:
+                st.warning("⚠️ দুঃখিত, এই ছবিতে কোনো মুখ খুঁজে পাওয়া যায়নি।")
 
     except Exception as e:
         st.error(f"❌ একটি অপ্রত্যাশিত সমস্যা হয়েছে: {e}")
-        st.info("অ্যাপটি রিবুট করার চেষ্টা করুন অথবা একটি অন্য ছবি আপলোড করুন।")
+        st.info("অন্য মডেল বা অন্য ছবি চেষ্টা করে দেখতে পারেন।")
 
 else:
-    st.info("শুরু করতে, উপরের বক্স ব্যবহার করে একটি ছবি আপলোড করুন।")
+    st.info("শুরু করতে, একটি ছবি আপলোড করুন এবং সাইডবার থেকে সেটিংস পরিবর্তন করুন।")