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import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
from PIL import Image
import numpy as np
import gradio as gr
# Charger le modèle sauvegardé
model = load_model('model_unet_best.keras')
# Prétraitement de l'image pour l'adapter au modèle
def preprocess_image(image):
img = image.resize((256, 256))
img_array = np.array(img) / 255.0
if img_array.ndim == 2 or img_array.shape[-1] == 1:
img_array = np.stack([img_array] * 3, axis=-1)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
return img_array
# Seegmentation des images de feuilles de pommiers
def segment_image(image):
img_array = preprocess_image(image)
segmented_img = model.predict(img_array)[0]
segmented_img = np.squeeze(segmented_img)
if segmented_img.ndim == 2 or segmented_img.shape[-1] == 1:
segmented_img = np.stack([segmented_img] * 3, axis=-1)
# Vérifier le type de données et convertir en uint8 si cela n'a pas dejà été fait
segmented_img = (segmented_img * 255).astype(np.uint8)
return Image.fromarray(segmented_img)
def analyze_health(segmented_image):
diagnostic = "La plante semble en bonne santé."
return diagnostic
# Fonction principale qui combine la segmentation et le diagnostic des feuilles de pommiers
def plant_health_analysis(image):
segmented_img = segment_image(image)
diagnostic = analyze_health(segmented_img)
return segmented_img, diagnostic
# Interface Gradio
interface = gr.Interface(
fn=plant_health_analysis,
inputs=gr.inputs.Image(type="pil", label="Téléchargez une image de plante"),
outputs=[
gr.outputs.Image(type="pil", label="Image Segmentée"),
gr.outputs.Textbox(label="Diagnostic de la Plante")
],
title="PomSafe",
description="Téléchargez une image pour analyser l'état de santé de votre plante et détecter d'éventuelles anomalies.",
theme="default",
layout="horizontal"
)
interface.launch(share=True)
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