Update app.py

app.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import streamlit as st
 import numpy as np
 from PIL import Image
 
-# Зақым түрлері (кейін YOLO-дан label тізімі қосуға болады)
+# Зақым түрлері
 DAMAGE_TYPES = [
     "Алдыңғы бампер сынған",
     "Артқы бампер сынған",
@@ -15,25 +15,25 @@ DAMAGE_TYPES = [
 
 def fake_detect(image):
     """
-    Бұл функция әзірге рандом зақым шығарады.
-    Кейін YOLO немесе басқа detection модель осында қосылады.
+    Қазірше рандом зақым шығарады.
+    Кейін YOLO немесе басқа модель қосуға болады.
     """
     results = []
     for damage in DAMAGE_TYPES:
-        if np.random.rand() > 0.7:  # 30% шанс шығу
+        if np.random.rand() > 0.7:  # 30% мүмкіндік
             conf = round(np.random.uniform(0.7, 0.95), 2)
             results.append((damage, conf))
     if not results:
         results.append(("Зақым жоқ", 0.99))
     return results
 
-# Streamlit интерфейсі
+# Streamlit интерфейс
 st.set_page_config(page_title="Car Damage Detector", page_icon="🚗", layout="centered")
 st.title("🚗 Машина зақымын анықтау")
 
-uploaded_file = st.file_uploader("Машина суретін жүктеңіз", type=["jpg","jpeg","png"])
+uploaded_file = st.file_uploader("Машина суретін жүктеңіз", type=["jpg", "jpeg", "png"])
 
-if uploaded_file:
+if uploaded_file is not None:
     image = Image.open(uploaded_file)
     st.image(image, caption="Жүктелген сурет", use_column_width=True)