inference_utils.py

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.applications.efficientnet import preprocess_input
from PIL import Image

# Hàm load model từ đường dẫn
def load_keras_model(model_path):
    try:
        model = tf.keras.models.load_model(model_path)
        print(f"✅ Đã load model thành công từ: {model_path}")
        return model
    except Exception as e:
        print(f"❌ Lỗi khi load model: {e}")
        return None

# Hàm xử lý ảnh và dự đoán
def predict_image_class(model, image, class_names):
    if model is None:
        return {"Lỗi": "Model chưa được load. Vui lòng kiểm tra đường dẫn!"}
    
    # 1. Tiền xử lý ảnh chuẩn EfficientNet (224x224)
    image = Image.fromarray(image.astype('uint8'), 'RGB').resize((224, 224))
    img_array = np.expand_dims(preprocess_input(img_to_array(image)), axis=0)
    
    # 2. Dự đoán
    predictions = model.predict(img_array)
    
    # 3. Trả về kết quả dạng Dictionary {Tên_Bệnh: Tỉ_lệ}
    return {class_names[i]: float(predictions[0][i]) for i in range(len(class_names))}