Upload app.py

app.py

@@ -6,6 +6,8 @@ import tensorflow as tf
 import numpy as np
 from PIL import Image
 
+img_width, img_height = 32, 32
+
 # Загружаем модель
 model = tf.keras.models.load_model('model_fmr_all.h5')
 classes = {0: 'самолет',
@@ -22,11 +24,9 @@ classes = {0: 'самолет',
 # Определяем функцию для предсказания цифры на изображении
 def predict_image(image):
     # Преобразование изображения в массив numpy
-    img = np.array(image.convert('L'))
+    img = np.array(image, dtype='float64') / 255
     # Преобразование изображения в формат, который ожидает модель
-    img = img.reshape(-1, 28, 28, 1)
-    img = img.astype('float32')
-    img /= 255
+    img = np.expand_dims(image, axis=0)
     # Предсказание цифры
     prediction = model.predict(img)
     imagetype = classes[np.argmax(prediction)]
@@ -38,7 +38,7 @@ st.title('Распознавание картинки')
 # Загрузка изображения и предсказание цифры
 uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите изображение для распознования", type=["jpg", "jpeg", "png"])
 if uploaded_file is not None:
-    image = Image.open(uploaded_file)
+    image = Image.open(uploaded_file).resize((img_height, img_width))
     st.image(image, caption='Загруженное изображение', use_column_width=True)
     st.write('')
     st.write('На картинке предположительно:', predict_image(image))