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]}")