Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -10,34 +10,32 @@ def main():
     st.title("📷 Hurma Resmi Sınıflandırma")
     st.write("Bir hurma resmi yükleyin ve hangi tür olduğunu tahmin edelim.")
 
+    # Modeli yükle
     model = load_model("src/dates_classifier_model.h5")
 
-    # Sınıf isimleri — modelin çıkış sayısıyla birebir uyuşmalı
+    # Sınıf isimleri — modelin çıktı sayısıyla birebir uyumlu olmalı
     class_names = ['Ajwa', 'Medjool', 'Sokari']
 
     file = st.file_uploader("Resim seç", type=["jpg", "jpeg", "png"])
-    if file:
-        image = Image.open(io.BytesIO(file.read())).convert("RGB")
-        st.image(image, caption="Yüklenen Resim", use_column_width=True)
-
-        # Görseli modele uygun boyutlandır
-        img = image.resize((224, 224))
-        img = np.array(img) / 255.0
-        img = np.expand_dims(img, axis=0)
-
-        # Tahmin yap
-        prediction = model.predict(img)
-        predicted_class = np.argmax(prediction)
-
-        # Debug için detayları yazdır
-        st.write("Model çıkışı (ham tahminler):", prediction.tolist())
-        st.write("Tahmin edilen index:", predicted_class)
-
-        # Hatalı index kontrolü
-        if predicted_class < len(class_names):
-            st.success(f"Tahmin: {class_names[predicted_class]}")
-        else:
-            st.error("Tahmin edilen sınıf geçersiz. Lütfen modelin çıktısıyla class_names listesini kontrol et.")
+    if file is not None:
+        try:
+            image = Image.open(io.BytesIO(file.read())).convert("RGB")
+            st.image(image, caption="Yüklenen Resim", use_container_width=True)
+
+            img = image.resize((224, 224))
+            img = np.array(img) / 255.0
+            img = np.expand_dims(img, axis=0)
+
+            prediction = model.predict(img)
+            predicted_class = np.argmax(prediction)
+
+            # Hatalı index durumuna karşı koruma
+            if predicted_class < len(class_names):
+                st.success(f"Tahmin: {class_names[predicted_class]}")
+            else:
+                st.error("⚠️ Tahmin edilen sınıf, sınıf isimleriyle eşleşmiyor. Lütfen modelinizi kontrol edin.")
+        except Exception as e:
+            st.error(f"⚠️ Hata oluştu: {str(e)}")
 
 if __name__ == "__main__":
     main()