Create predict_glaucoma.py

predict_glaucoma.py

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+import cv2
+import numpy as np
+import tensorflow as tf
+from tensorflow import keras
+
+def predict_glaucoma(image_path, model_path):
+    # Carrega o modelo de classificação
+    model = keras.models.load_model(model_path)
+
+    # Lê a imagem do arquivo temporário
+    input_image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
+
+    # Redimensiona a imagem para 256x256 pixels
+    resize_width = 256
+    resize_height = 256
+    input_image = cv2.resize(input_image, (resize_width, resize_height))
+
+    # Normaliza os valores de pixel da imagem
+    input_image = input_image.astype(np.float32) / 255.0
+
+    # Converte a imagem para escala de cinza
+    input_image = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+    # Faz a previsão do modelo
+    input_tensor = np.expand_dims(input_image, axis=(0, -1))
+    prediction = model.predict(input_tensor)[0][0]
+
+    return prediction