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@@ -27,25 +27,31 @@ cnn_model = tf.keras.models.load_model(model_path)
 def preprocess_image(image_path):
     try:
         img = Image.open(image_path).convert('RGB')
-        img = img.resize((224, 224))  # 모델이 요구하는 크기
-        img_array = np.array(img) / 255.0
-        img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
+        img = img.resize((152, 152))  # 모델이 요구하는 크기
+        img_array = np.array(img) / 255.0  # 이미지를 0-1 사이로 정규화
+        img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)  # 배치 차원 추가
         return img_array
     except Exception as e:
         print(f"Error processing image: {e}")
+        return None
 
-# 이미지 예측 함수
-def predict_image(image_path):
+# 유사도 예측 함수
+def predict_similarity(image_path):
     img_array = preprocess_image(image_path)
     if img_array is not None:
-        predictions = cnn_model.predict(img_array)
-        return predictions
+        predictions = cnn_model.predict(img_array)  # 모델을 통해 예측
+        similarity_score = np.mean(predictions)  # 유사도 점수의 평균 계산
+        if similarity_score > 0.5:  # 임계값을 기준으로 유사도 판단
+            return "로맨스 스캠 이미지입니다."
+        else:
+            return "로맨스 스캠 이미지가 아닙니다."
     else:
-        return "Image preprocessing failed."
+        return "이미지 전처리에 실패했습니다."
 
 # 테스트 이미지 예측
-image_path = r'이미지 입력 경로'    #원하는 이미지 위치
-prediction_result = predict_image(image_path)
-print("Prediction:", prediction_result)
+image_path = r'사진 위치 입력'  # 테스트할 이미지 경로
+result = predict_similarity(image_path)
+print(result)
+
 
 ```