Delete app.py
Browse files
app.py
DELETED
|
@@ -1,32 +0,0 @@
|
|
| 1 |
-
import gradio as gr
|
| 2 |
-
from transformers import pipeline
|
| 3 |
-
|
| 4 |
-
# โหลดโมเดล AI ที่จำภาพได้ (Image Classification)
|
| 5 |
-
model = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
|
| 6 |
-
|
| 7 |
-
# ฟังก์ชันวิเคราะห์ภาพ
|
| 8 |
-
def predict(image):
|
| 9 |
-
result = model(image)[0]
|
| 10 |
-
label = result['label']
|
| 11 |
-
score = round(result['score'] * 100, 2)
|
| 12 |
-
|
| 13 |
-
# เพิ่มคำอธิบายง่าย ๆ
|
| 14 |
-
description = {
|
| 15 |
-
"heart": "หัวใจ ❤️ สูบฉีดเลือดไปทั่วร่างกาย",
|
| 16 |
-
"lungs": "ปอด 💨 แลกเปลี่ยนก๊าซในร่างกาย",
|
| 17 |
-
"liver": "ตับ 🍷 กำจัดสารพิษและสร้างน้ำดี",
|
| 18 |
-
"brain": "สมอง 🧠 ควบคุมการทำงานของร่างกาย"
|
| 19 |
-
}.get(label.lower(), "อวัยวะนี้ยังไม่มีข้อมูล")
|
| 20 |
-
|
| 21 |
-
return f"🩺 อวัยวะ: {label}\n🔹 ความมั่นใจ: {score}%\n📘 คำอธิบาย: {description}"
|
| 22 |
-
|
| 23 |
-
# สร้างเว็บอินเทอร์เฟซ
|
| 24 |
-
demo = gr.Interface(
|
| 25 |
-
fn=predict,
|
| 26 |
-
inputs=gr.Image(type="filepath"),
|
| 27 |
-
outputs="text",
|
| 28 |
-
title="ระบบเรียนรู้อวัยวะภายในร่างกาย",
|
| 29 |
-
description="อัปโหลดภาพอวัยวะ แล้วระบบจะทำนายว่าเป็นส่วนใดของร่างกาย"
|
| 30 |
-
)
|
| 31 |
-
|
| 32 |
-
demo.launch()
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|