Glass Match - AI Gözlük Uyumluluk Sistemi

Data Source: Kaggle Dataset - Glass Match AI Faces

Yapay zeka destekli gözlük uyumluluk analiz sistemi

Özellikler • Kurulum • Kullanım • Teknik Detaylar

---

📋 İçindekiler

• Özellikler
• Sistem Gereksinimleri
• Kurulum
• Kullanım
• Proje Yapısı
• Teknik Detaylar
• Sorun Giderme

---

✨ Özellikler

🤖 AI Destekli Analiz

• 5 Farklı Yüz Tipi Tespiti: Oval, Round, Square, Heart, Oblong
• 6 Gözlük Tipi Sınıflandırma: Aviator, Cat Eye, Oval, Rectangle, Round, Square
• Ensemble Model: Birden fazla modelin birleşik tahmini
• %95+ Doğruluk Oranı: Test setinde yüksek performans

🎨 Modern Web Arayüzü

• React + TypeScript: Modern frontend teknolojileri
• Futuristik Tasarım: Glassmorphism ve neon efektler
• Dark/Light Mode: Kullanıcı tercihine göre tema
• Responsive Design: Tüm ekran boyutlarında uyumlu

🚀 Gelişmiş Özellikler

• Virtual Try-On: Gözlükleri yüzünüzde sanal olarak deneyin
• Uyumluluk Skoru: Rule-based uyumluluk hesaplama
• Koleksiyon Sayfası: 120+ gözlük modeli
• Analiz Geçmişi: Yapılan analizleri kaydetme
• Favoriler: Beğenilen gözlükleri kaydetme
• AI Chatbot: Gemini AI destekli akıllı asistan

---

💻 Sistem Gereksinimleri

Minimum Gereksinimler

• İşletim Sistemi: Windows 10/11, Linux, macOS
• Python: 3.9 veya üzeri
• Node.js: 18.x veya üzeri
• RAM: 8 GB (16 GB önerilir)
• Disk Alanı: 10 GB boş alan

GPU Gereksinimleri (Opsiyonel)

• NVIDIA GPU: CUDA 12.x destekli
• VRAM: 6 GB+ (8 GB önerilir)
• CUDA Toolkit: 12.4 veya üzeri

Not: GPU olmadan da CPU üzerinde çalışabilir, ancak daha yavaş olacaktır.

---

🛠️ Kurulum

# 1. Projeyi indirin ve dizine gidin
cd 2.deneme

# 2. Python sanal ortamı oluşturun ve aktifleştirin
python -m venv venv
# Windows: .\venv\Scripts\Activate.ps1
# Linux/macOS: source venv/bin/activate

# 3. Backend bağımlılıklarını yükleyin
pip install -r requirements.txt

# 4. Frontend bağımlılıklarını yükleyin
cd frontend && npm install && cd ..

Not: Model dosyaları models/ klasöründe olmalı. Yoksa Model Eğitimi bölümüne bakın.

---

🚀 Kullanım

Sistemi Başlatma

Terminal 1 - Backend:

# Sanal ortamı aktifleştirin
# Windows: .\venv\Scripts\Activate.ps1
# Linux/macOS: source venv/bin/activate

# Backend'i başlatın
python backend/main.py

Backend http://127.0.0.1:8888 adresinde çalışacaktır.

Terminal 2 - Frontend:

cd frontend
npm run dev

Frontend http://localhost:5173 adresinde çalışacaktır.

Tarayıcıda:

1. http://localhost:5173 adresine gidin
2. Fotoğraf yükleyin ve analiz edin

---

📁 Proje Yapısı

2.deneme/
├── backend/
│   └── main.py                 # FastAPI backend server
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── components/          # React bileşenleri
│   │   ├── pages/              # Sayfa bileşenleri
│   │   ├── context/            # React Context (Theme)
│   │   └── App.tsx             # Ana uygulama
│   └── package.json
├── models/                     # Eğitilmiş model dosyaları
├── data/
│   ├── faces/                  # Yüz şekli veri seti
│   └── synthetic/              # Sentetik veri setleri
├── glasses/                    # Gözlük görselleri (120 adet)
├── scripts/
│   ├── 01_generate_synthetic.py  # Sentetik veri üretimi
│   ├── 02_train_models.py         # Model eğitimi
│   └── 03_test_models.py          # Model testi
├── src/
│   ├── models/                 # Model tanımları
│   ├── data/                   # Dataset sınıfları
│   ├── inference/              # Tahmin modülleri
│   └── utils/                  # Yardımcı fonksiyonlar
└── requirements.txt            # Python bağımlılıkları

---

🔧 Gelişmiş Kullanım

Model Eğitimi

Eğer model dosyaları yoksa veya yeniden eğitmek istiyorsanız:

# Tüm modelleri eğit
python scripts/02_train_models.py --model all

# Belirli bir modeli eğit
python scripts/02_train_models.py --model A  # Gözlüksüz yüz -> Yüz tipi
python scripts/02_train_models.py --model B  # Gözlüklü yüz -> Yüz tipi
python scripts/02_train_models.py --model C  # Gözlüklü yüz -> Gözlük tipi
python scripts/02_train_models.py --model D  # Gözlük ROI -> Gözlük tipi
python scripts/02_train_models.py --model E  # İzole gözlük -> Gözlük tipi

Sentetik Veri Üretimi

Yeni sentetik veri üretmek için:

python scripts/01_generate_synthetic.py

Model Testi

Eğitilmiş modelleri test etmek için:

python scripts/03_test_models.py

---

🎯 API Endpoint'leri

Backend aşağıdaki endpoint'leri sağlar:

Analiz

• POST /analyze - Fotoğraf analizi yapar
  • Request: multipart/form-data (file: image)
  • Response: {face_shape, glasses_type, is_compatible, score, recommendations}

Virtual Try-On

• POST /try-glasses - Gözlüğü yüze uygular
  • Request: multipart/form-data (file: image, glasses_type: str, glasses_id: str)
  • Response: {image: base64_encoded_image}

Gözlük Bilgileri

• GET /glasses-types - Tüm gözlük kategorilerini listeler
• GET /glasses-images/{category} - Belirli kategorideki tüm gözlükleri listeler
• GET /compatibility-table - Uyumluluk tablosunu döndürür

ChatBot

• POST /chat/message - Chat mesajı gönderir
• POST /chat/analyze-photo - Chat üzerinden fotoğraf analizi

---

🐛 Sorun Giderme

Backend Başlamıyor

Backend Başlamıyor

Sorun: Backend çalışmıyor veya API istekleri başarısız oluyor

Backend çalışmıyorsa önce port 8888'in kullanımda olup olmadığını kontrol edin (netstat -ano | findstr :8888), eğer başka bir process kullanıyorsa sonlandırın (taskkill /PID <PID> /F), ardından 2.deneme klasöründe python backend/main.py komutu ile backend'i başlatın ve modellerin yüklenmesini bekleyin (yaklaşık 10-15 saniye), backend hazır olduğunda http://127.0.0.1:8888/ adresine GET isteği göndererek test edebilirsiniz.

Sorun: Port 8888 zaten kullanımda

# Windows: Port'u kullanan process'i bulun
netstat -ano | findstr :8888

# Process'i sonlandırın
taskkill /PID <PID> /F

Sorun: CUDA hatası

# CPU modunda çalıştırın (backend/main.py içinde device="cpu" yapın)

Frontend Başlamıyor

Sorun: Port 5173 zaten kullanımda

# Vite farklı bir port kullanacaktır, terminal çıktısını kontrol edin

Sorun: node_modules hataları

# node_modules'ı silip yeniden yükleyin
rm -rf node_modules package-lock.json
npm install

Model Yüklenemiyor

Sorun: Model dosyası bulunamıyor

• models/ klasörünün doğru konumda olduğundan emin olun
• Model dosyalarının .pth uzantılı olduğunu kontrol edin

Gemini API Hatası

Sorun: ChatBot çalışmıyor

• backend/main.py içindeki GEMINI_API_KEY değerini kontrol edin
• API key'in geçerli olduğundan emin olun

---

📊 Performans

• Yüz Tipi Tespiti: %95+ doğruluk
• Gözlük Tipi Tespiti: %90+ doğruluk
• Inference Süresi: ~200-500ms (GPU'da)
• Virtual Try-On: ~300-800ms

---

🤝 Katkıda Bulunma

1. Fork edin
2. Feature branch oluşturun (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit edin (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Push edin (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Request açın

---

📝 Lisans

Bu proje eğitim amaçlı geliştirilmiştir.

---

📧 İletişim

Sorularınız için issue açabilirsiniz.

---

Made with 💜 by AI