File size: 1,254 Bytes
abb8a4b |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 |
import gradio as gr
from keras.models import load_model
import numpy as np
import cv2
# Modeli yükle
model = load_model("keras_model.h5", compile=False)
# Etiketleri yükle
class_names = open("labels.txt", "r").readlines()
# Sınıflandırma fonksiyonu
def classify_image(image):
img_resized = cv2.resize(image, (224, 224)) # Modelin beklediği boyut
img_array = np.expand_dims(img_resized, axis=0) # Batch boyutunu ekle
img_array = img_array / 255.0 # Normalizasyon
predictions = model.predict(img_array)
class_index = np.argmax(predictions)
confidence = predictions[0][class_index]
return {class_names[i].strip(): float(predictions[0][i]) for i in range(len(class_names))}, f"Sınıf: {class_names[class_index].strip()} (Güven: {confidence:.2f})"
# Gradio arayüzü
interface = gr.Interface(
fn=classify_image,
inputs=gr.Image(type="numpy", label="Bir görüntü yükleyin"),
outputs=[
gr.Label(num_top_classes=3, label="Tahminler"),
gr.Text(label="Sonuç")
],
title="Burak TURGUT Görüntü Sınıflandırma Model Programı",
description="Bir görüntü yükleyin ve modelin sınıflandırmasını görün."
)
# Arayüzü başlat
interface.launch() |