| import streamlit as st | |
| from tensorflow.keras.models import load_model | |
| from PIL import Image | |
| import numpy as np | |
| # ✅ Doğru dosya yolu | |
| model = load_model('src/my_cnn_model.h5') | |
| class_names = ['Kanser Değil', 'Kanser'] | |
| def process_image(img): | |
| img = img.resize((170,170)) | |
| img = np.array(img) / 255.0 | |
| img = np.expand_dims(img, axis=0) | |
| return img | |
| st.title("🧬 Cilt Kanseri Sınıflandırıcı") | |
| st.write("Bir cilt görseli yükleyin, model kanser olup olmadığını tahmin etsin.") | |
| file = st.file_uploader('Bir resim seç', type=['jpg','jpeg','png']) | |
| if file is not None: | |
| img = Image.open(file).convert("RGB") | |
| st.image(img, caption='Yüklenen Resim', use_container_width=True) | |
| image = process_image(img) | |
| prediction = model.predict(image) | |
| predicted_class = np.argmax(prediction) | |
| st.success(f"Tahmin: {class_names[predicted_class]}") | |