Upload 2 files

app.py

@@ -0,0 +1,90 @@
+import streamlit as st
+import numpy as np
+from PIL import Image
+import tensorflow as tf
+
+# Sayfa Genişliği Ayarı
+st.set_page_config(page_title="Grape Disease Detection", layout="wide")
+
+# -----------------------------
+# MODEL YÜKLEME
+# -----------------------------
+@st.cache_resource # Modelin her seferinde tekrar yüklenmesini engeller, hızı artırır
+def load_my_model():
+    return tf.keras.models.load_model("grape_disease_model.h5")
+
+model = load_my_model()
+
+# Sınıf İsimleri
+class_names = ['Black Rot', 'ESCA', 'Healthy', 'Leaf Blight']
+
+# -----------------------------
+# SOL PANEL (SIDEBAR) - BİLGİLENDİRME
+# -----------------------------
+with st.sidebar:
+    st.header("Hastalık Bilgileri / Disease Info")
+    
+    st.markdown("""
+    **1. Black Rot (Kara Leke/Çürüklük):** - 🇹🇷 Mantar kaynaklı bir hastalık.
+    - 🇺🇸 A fungal disease caused by Guignardia bidwellii.
+    
+    ---
+    **2. ESCA (Gövde Kanseri):** - 🇹🇷 Bağlarda görülen karmaşık bir mantar hastalığı.
+    - 🇺🇸 A complex fungal disease affecting the trunk and leaves.
+    
+    ---
+    **3. Healthy (Sağlıklı):** - 🇹🇷 Yaprağın herhangi bir hastalık taşımadığını ifade eder.
+    - 🇺🇸 Indicates that the leaf is healthy and disease-free.
+    
+    ---
+    **4. Leaf Blight (Yaprak Yanıklığı):** - 🇹🇷 Yapraklarda kurumaya ve lekelere neden olan bir hastalık türü.
+    - 🇺🇸 A disease causing browning and spotting on leaves.
+    """)
+
+# -----------------------------
+# ANA BAŞLIKLAR (ÇİFT DİLLİ)
+# -----------------------------
+st.title("🍇 Üzüm Yaprağı Hastalık Tespiti")
+st.subheader("Grape Leaf Disease Detection")
+st.write("---")
+
+# Sayfayı iki sütuna bölelim: Sol taraf yükleme, Sağ taraf sonuç
+col1, col2 = st.columns(2)
+
+with col1:
+    st.markdown("### 📷 Fotoğraf Yükle / Upload Image")
+    uploaded_file = st.file_uploader("", type=["jpg", "png", "jpeg"])
+
+if uploaded_file is not None:
+    image = Image.open(uploaded_file).convert("RGB")
+    st.image(image, caption="Yüklenen Resim / Uploaded Image", use_container_width=True)
+
+    # Ön İşleme (Preprocess)
+    img = image.resize((170, 170))
+    img = np.array(img) / 255.0
+    img = np.expand_dims(img, axis=0)
+
+    # Tahmin (Prediction)
+    with st.spinner('Teşhis konuluyor / Diagnosing...'):
+        pred = model.predict(img)
+        class_index = np.argmax(pred)
+        confidence = np.max(pred) * 100
+
+    with col2:
+        st.markdown("### 🔍 Analiz Sonucu / Analysis Result")
+        
+        # Sonuç Kutusu (Görselleştirme)
+        st.success(f"**Tahmin / Prediction:** {class_names[class_index]}")
+        
+        # Güven Skoru Göstergesi
+        st.metric(label="Güven Oranı / Confidence", value=f"%{confidence:.2f}")
+        
+        # İlerleme Çubuğu (Progress Bar)
+        st.progress(int(confidence))
+
+        # Bilgi Notu
+        st.info("""
+        **TR:** Bu sistem yapay zeka kullanarak analiz yapmaktadır. Kesin teşhis için uzman görüşü alınız.
+        
+        **EN:** This system uses AI for analysis. Please consult an expert for definitive diagnosis.
+        """)

grape_disease_model.h5

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:09cf0b200ebbcd4e198a083fb3dafe20f5441bc332adc208ebc0db2aaa48c2bf
+size 59775744