Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+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()