Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -1,103 +1,24 @@
 
-import streamlit as st
-import tensorflow as tf
-from PIL import Image
-import numpy as np
-import os
-
-# --- SAYFA AYARLARI / PAGE CONFIG ---
-st.set_page_config(page_title="Fruit & Veg Classifier", layout="wide", page_icon="🍎")
-
-# --- MODEL YÜKLEME / LOAD MODEL (Titremeyi önlemek için önbellekleme) ---
-@st.cache_resource
-def load_my_model():
-    model_path = "cnn_model.h5"
-    # Eğer model .keras formatındaysa ismi ona göre güncelleyin
-    if not os.path.exists(model_path):
-        return None
-    model = tf.keras.models.load_model(model_path)
-    return model
-
-model = load_my_model()
-
-# --- SINIF İSİMLERİ (İngilizce - Türkçe) / CLASS NAMES ---
-# Veri setindeki orijinal (klasör) isimleri solda, Türkçe karşılıkları sağdadır
-class_translations = {
-    'Apple': 'Elma', 'Banana': 'Muz', 'Beetroot': 'Pancar', 'Bell Pepper': 'Dolmalık Biber',
-    'Cabbage': 'Lahana', 'Capsicum': 'Yeşil Biber', 'Carrot': 'Havuç', 'Cauliflower': 'Karnabahar',
-    'Chilli Pepper': 'Acı Biber', 'Corn': 'Mısır', 'Cucumber': 'Salatalık', 'Eggplant': 'Patlıcan',
-    'Garlic': 'Sarımsak', 'Ginger': 'Zencefil', 'Grapes': 'Üzüm', 'Jalepeno': 'Jalapeno Biberi',
-    'Kiwi': 'Kivi', 'Lemon': 'Limon', 'Lettuce': 'Marul', 'Mango': 'Mango',
-    'Onion': 'Soğan', 'Orange': 'Portakal', 'Paprika': 'Kırmızı Toz Biber', 'Pear': 'Armut',
-    'Peas': 'Bezelye', 'Pineapple': 'Ananas', 'Pomegranate': 'Nar', 'Potato': 'Patates',
-    'Raddish': 'Turp', 'Soy Beans': 'Soya Fasulyesi', 'Spinach': 'Ispanak', 'Sweetcorn': 'Tatlı Mısır',
-    'Sweetpotato': 'Tatlı Patates', 'Tomato': 'Domates', 'Turnip': 'Şalgam', 'Watermelon': 'Karpuz'
-}
-
-# Orijinal klasör isimleri listesi (Tahmin için)
-class_names = list(class_translations.keys())
-
-# --- ARAYÜZ / UI ---
-st.title("🍎 Fruit & Veg Classifier / Meyve ve Sebze Sınıflandırıcı")
-st.write("Identify your produce / Ürünlerinizi tanımlayın.")
-st.divider()
-
-# --- YAN PANEL / SIDEBAR (Türkçe İsimler Eklendi) ---
-with st.sidebar:
-    st.header("Project Info / Proje Bilgisi")
-    st.info("Custom 5-Layer CNN / Özel 5 Katmanlı CNN")
-    
-    st.subheader("Species List / Tür Listesi")
-    # Türleri yan yana İngilizce / Türkçe olarak listeler
-    for eng, tr in class_translations.items():
-        st.write(f"• {eng} / {tr}")
-
-# --- ANA İÇERİK / MAIN CONTENT ---
-if model is None:
-    st.error("Model file 'cnn_model.h5' not found! / 'cnn_model.h5' dosyası bulunamadı!")
-else:
-    col1, col2 = st.columns([1, 1])
-
-    with col1:
-        st.subheader("Upload / Yükle 📤")
-        uploaded_file = st.file_uploader("Choose a photo / Fotoğraf seçin...", type=["jpg", "jpeg", "png"])
+# app.py içindeki liste Notebook'taki çıktı ile AYNI sırada olmalı
+class_names = [
+    'apple', 'banana', 'beetroot', 'bell pepper', 'cabbage', 'capsicum', 
+    'carrot', 'cauliflower', 'chilli pepper', 'corn', 'cucumber', 'eggplant', 
+    'garlic', 'ginger', 'grapes', 'jalepeno', 'kiwi', 'lemon', 'lettuce', 
+    'mango', 'onion', 'orange', 'paprika', 'pear', 'peas', 'pineapple', 
+    'pomegranate', 'potato', 'raddish', 'soy beans', 'spinach', 'sweetcorn', 
+    'sweetpotato', 'tomato', 'turnip', 'watermelon'
+]
+
+# Tahmin kısmında 'titreme' ve 'yanlış sonuç' engelleme:
+if st.button("Predict / Tahmin Et"):
+    with st.spinner("Analyzing..."):
+        img = image.resize((128, 128))
+        img_array = np.array(img).astype('float32') / 255.0  # <--- UNUTMA!
+        img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
         
-        if uploaded_file is not None:
-            image = Image.open(uploaded_file)
-            st.image(image, caption="Uploaded Image / Yüklenen Resim", use_container_width=True)
-
-    with col2:
-        st.subheader("Result / Sonuç 🔍")
+        preds = model.predict(img_array)
+        # Notebook'ta test ederken aldığın sonucun aynısını buraya yansıtır
+        class_idx = np.argmax(preds[0]) 
+        result = class_names[class_idx]
         
-        if uploaded_file is not None:
-            # Butona basıldığında titreme yapmaması için tüm işlemler bu bloğun içinde kalmalı
-            if st.button("Predict / Tahmin Et"):
-                with st.spinner("Processing... / İşleniyor..."):
-                    # Görüntü İşleme
-                    img = image.resize((128, 128))
-                    img_array = np.array(img).astype('float32')
-                    
-                    # Normalizasyon
-                    if img_array.max() > 1:
-                        img_array /= 255.0
-                    
-                    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
-                    
-                    # Tahmin
-                    predictions = model.predict(img_array, verbose=0)
-                    score = np.max(predictions[0]) * 100
-                    class_idx = np.argmax(predictions[0])
-                    
-                    eng_res = class_names[class_idx]
-                    tr_res = class_translations[eng_res]
-                    
-                    # Sonuç Ekranı
-                    st.success(f"### Result / Sonuç: {eng_res} / {tr_res}")
-                    st.write(f"**Confidence / Güven:** %{score:.2f}")
-                    st.progress(int(score))
-                    st.balloons()
-        else:
-            st.info("Waiting for image... / Resim bekleniyor...")
-
-st.divider()
-st.caption("Deep Learning Course Project / Derin Öğrenme Kurs Projesi")
+        st.success(f"Result: {result}")