ds

app.py

@@ -26,20 +26,22 @@ async def segment_image(file: UploadFile = File(...)):
         if original_width < 64 or original_height < 64:
             raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Görüntü boyutu çok küçük: {original_width}x{original_height}. Minimum 64x64 piksel olmalı.")
         
-        # Görüntüyü işlemciye hazırla (ölçeklendirme için max_length belirt)
+        # Görüntüyü işlemciye hazırla
         inputs = processor(image, return_tensors="pt", do_rescale=True, do_resize=True, max_length=768)
         
         # Model ile segmentasyon yap
         with torch.no_grad():
             outputs = model(**inputs)
         
-        # Maskeyi al
+        # Maskeleri al
         masks = outputs.pred_masks.detach().cpu().numpy()  # Shape: (batch_size, num_masks, height, width)
         if masks.shape[1] == 0:
             raise HTTPException(status_code=500, detail="Hiç maske üretilmedi.")
         
-        # İlk maskeyi al
-        mask = masks[0][0]  # Shape: (height, width)
+        # En iyi maskeyi seç (iou_scores baz alınarak)
+        iou_scores = outputs.iou_scores.detach().cpu().numpy()  # Shape: (batch_size, num_masks)
+        best_mask_idx = np.argmax(iou_scores[0])  # En yüksek skora sahip maskeyi seç
+        mask = masks[0][best_mask_idx]  # Shape: (height, width)
         
         # Maske şeklini kontrol et
         if len(mask.shape) != 2:

request.py

@@ -1,9 +1,18 @@
 import requests
+from PIL import Image
+import base64
+from io import BytesIO
 
 url = "https://sezer91-sam.hf.space/segment/"
 file_path = "img.jpeg"
 
 try:
+    # Görüntü dosyasını kontrol et
+    img = Image.open(file_path)
+    if img.size[0] < 64 or img.size[1] < 64:
+        raise ValueError(f"Görüntü boyutu çok küçük: {img.size[0]}x{img.size[1]}. Minimum 64x64 piksel olmalı.")
+    print(f"Görüntü boyutu: {img.size[0]}x{img.size[1]}")
+
     with open(file_path, "rb") as file:
         files = {"file": file}
         response = requests.post(url, files=files)
@@ -12,9 +21,6 @@ try:
         result = response.json()
         print("Başarılı! Maske alındı.")
         # Base64'ü PNG olarak kaydet
-        import base64
-        from io import BytesIO
-        from PIL import Image
         base64_string = result["mask"].split(",")[1]  # "data:image/png;base64," kısmını atla
         img_data = base64.b64decode(base64_string)
         img = Image.open(BytesIO(img_data))
@@ -25,5 +31,7 @@ try:
 
 except FileNotFoundError:
     print(f"Hata: {file_path} dosyası bulunamadı.")
+except ValueError as ve:
+    print(f"Hata: {str(ve)}")
 except Exception as e:
     print(f"Hata: {str(e)}")