Update app.py

app.py

@@ -8,8 +8,15 @@ import gradio as gr
 IMG_HEIGHT = 224
 IMG_WIDTH = 224
 
-# Função para construir o modelo
-def build_model(img_height, img_width, n):
+# Função para construir o modelo de detecção de objetos
+def build_object_detection_model(img_height, img_width):
+    # Replace this with your object detection model architecture and weights
+    # For example, you can use a model from TensorFlow Hub or any other source
+    object_detection_model = None  # Load your object detection model here
+    return object_detection_model
+
+# Função para construir o modelo de classificação
+def build_classification_model(img_height, img_width, n):
     inp = Input(shape=(img_height, img_width, n))
     efnet = efn.EfficientNetB0(
         input_shape=(img_height, img_width, n),
@@ -25,41 +32,44 @@ def build_model(img_height, img_width, n):
     model.compile(optimizer=opt, loss=loss, metrics=['accuracy'])
     return model
 
-# Carregue o modelo treinado
-loaded_model = build_model(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)
-loaded_model.load_weights('modelo_treinado.h5')
+# Load the object detection and classification models
+object_detection_model = build_object_detection_model(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH)
+classification_model = build_classification_model(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)
+classification_model.load_weights('modelo_treinado.h5')
 
-# Função para realizar o pré-processamento da imagem de entrada
+# Function to preprocess the image for classification
 def preprocess_image(input_image):
-    # Redimensione a imagem para as dimensões esperadas pelo modelo
     input_image = tf.image.resize(input_image, (IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH))
-    
-    # Normalização dos valores de pixel para o intervalo [0, 1]
     input_image = input_image / 255.0
-
-    # Outras transformações, se necessárias (por exemplo, normalização adicional)
-
     return input_image
 
-# Função para fazer previsões usando o modelo treinado
+# Function to perform object detection and classification
 def predict_image(input_image):
     # Realize o pré-processamento na imagem de entrada
-    input_image = preprocess_image(input_image)
+    input_image_classification = preprocess_image(input_image)
+
+    # Faça uma previsão usando o modelo de classificação carregado
+    input_image_classification = tf.expand_dims(input_image_classification, axis=0)
+    classification_prediction = classification_model.predict(input_image_classification)
 
-    # Faça uma previsão usando o modelo carregado
-    input_image = tf.expand_dims(input_image, axis=0)
-    prediction = loaded_model.predict(input_image)
+    # Perform object detection here using the object_detection_model
+    # Replace this with your object detection logic to get bounding box coordinates
 
     # A saída será uma matriz de previsões (no caso de classificação de duas classes, será algo como [[probabilidade_classe_0, probabilidade_classe_1]])
     # Adicione lógica para interpretar o resultado e formatá-lo para exibição
+
     class_names = ["Normal", "Cataract"]
-    predicted_class = class_names[np.argmax(prediction)]
-    probability = prediction[0][np.argmax(prediction)]
+    predicted_class = class_names[np.argmax(classification_prediction)]
+    probability = classification_prediction[0][np.argmax(classification_prediction)]
+
+    # You can format the result with object detection bounding box and label here
+    # For example:
+    # formatted_text = f"Predicted Class: {predicted_class}\nProbability: {probability:.2%}\nObject Detection: {bounding_box_coordinates}"
 
+    # Return the formatted result
     formatted_text = f"Predicted Class: {predicted_class}\nProbability: {probability:.2%}"
     return formatted_text
 
-
 # Crie uma interface Gradio para fazer previsões
 iface = gr.Interface(
     fn=predict_image,
@@ -69,4 +79,4 @@ iface = gr.Interface(
 )
 
 # Execute a interface Gradio
-iface.launch()
+iface.launch()