Update app.py

app.py

@@ -26,26 +26,21 @@ async def analyze_path(file: UploadFile = File(...)):
     image_bytes = await file.read()
     image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).convert("RGB")
     
-    # 🟢 Chuyển ảnh sang NumPy để lật đúng chiều
-    image_np = np.array(image)
-    
     # 🟢 Lật ảnh trước khi tính toán Depth Map
+    image_np = np.array(image)
     flipped_image = cv2.flip(image_np, -1)
-    
-    # 🟢 Chuyển đổi lại thành ảnh PIL để đưa vào MiDaS
-    flipped_image_pil = Image.fromarray(flipped_image)
 
     # 🟢 Chuyển đổi ảnh thành tensor phù hợp với MiDaS
-    img_tensor = transform(flipped_image_pil).to(device)
+    flipped_image_tensor = transform(flipped_image).to(device)
 
     # 🟢 Bắt đầu đo thời gian dự đoán Depth Map
     start_time = time.time()
     
     # 🟢 Dự đoán Depth Map với MiDaS
     with torch.no_grad():
-        depth_map = model(img_tensor)
+        depth_map = model(flipped_image_tensor)
         depth_map = torch.nn.functional.interpolate(
-            depth_map.unsqueeze(1), size=flipped_image_pil.size[::-1], mode="bicubic", align_corners=False
+            depth_map.unsqueeze(1), size=(image_np.shape[0], image_np.shape[1]), mode="bicubic", align_corners=False
         ).squeeze().cpu().numpy()
 
     end_time = time.time()