Update app.py

app.py

@@ -1,31 +1,44 @@
 import cv2
 import gradio as gr
 
-# Yüz tespiti için önceden eğitilmiş bir model yüklenir
+# Yüz tespiti için önceden eğitilmiş bir model. xml dosyası olarak indirilip proje dosyasına atılmalıç
 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
 
 def detect_faces(img):
 
-    if img is None:  # Eğer img None ise, None döndür
+    if img is None:  # Clear butonuna bastığında output alanında error vermesin diye. Eğer img None ise, None döndür
         return None
     
-     # Resmi istenen boyuta küçült
+    #Resmi istenen boyuta küçültme(Çok büyük boyutlu resimlerle değil daha küçük boyutla çalışmak istedim)
     height, width, _ = img.shape
     if height > 750 or width > 750:
         img = cv2.resize(img, (750, 750))
 
-    # Görüntüyü gri tonlamaya çevir
+    #Görüntüyü gri tonlamaya çevir
+    #Yüz tespiti algoritmaları genellikle gri tonlamalı görüntülerde daha iyi çalışır.
     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
-    # Yüzleri tespit et
+    # face_cascade: Önceden eğitilmiş bir model olup, yüzlerin genellikle bulunduğu bölgeleri (gözler, burun, ağız) temsil eden özelliklere dayanır.
+    #detectMultiScale: Görüntüdeki yüzleri tespit etmek için kullanılır
+    #1.3=> scaleFactor parametresi her ölçeklendirme adımında görüntünün ne kadar küçültüleceğini belirtir. 
+    #7=> minNeighbors parametresi bir yüzün geçerli olarak kabul edilmesi için, çevresindeki kaç tane komşu dikdörtgenin de nesne olarak kabul edilmesi gerektiğini belirtir
     faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 7)
 
+    #!detectMultiScale metodu, her tespit edilen yüz için bir dikdörtgen koordinatı (x, y, w, h) döndürür.
+    
     count = 0
+    
     for (x, y, w, h) in faces:
+        #Bulduğu yüzlere bir dikdörtgen çizer
         cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
         count += 1
 
-    cv2.putText(img, f"** {count} people were detect in the photo.", (100, 700), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255,000 ), 2)
+    #Metin, görüntünün solundan 100 piksel sağa ve üstten 700 piksel aşağıya yazılacaktır
+    #cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX=> Kullanılacak font tipi.
+    #1=> Font boyutunu belirtir. 
+    #(255, 0, 0)=> Metnin rengi kırmızı renk belirtilmiştir.
+    #2=> Metnin kalınlığı.
+    cv2.putText(img, f"** {count} people were detect in the photo.", (100, 700), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0) ), 2)
     return img
 
 # Gradio arayüzünü oluştur