Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+import cv2
+import numpy as np
+from tensorflow.keras.preprocessing import image
+from tensorflow.keras.models import load_model
+
+# TensorFlow.jsモデルのURL
+URL = "https://teachablemachine.withgoogle.com/models/ZPfAhDYCh/"
+
+# モデルのロード
+model_url = URL + "model.json"
+metadata_url = URL + "metadata.json"
+model = load_model(model_url)
+
+# クラスの数を取得
+max_predictions = model.layers[-1].output_shape[1]
+
+# カメラの初期化
+def init():
+    global cap
+    cap = cv2.VideoCapture(0)  # カメラのデフォルトデバイスを使用
+
+# 画像を予測
+def predict():
+    global cap
+    ret, frame = cap.read()  # カメラからフレームをキャプチャ
+    if not ret:
+        print("Failed to capture image from camera.")
+        return
+
+    frame = cv2.resize(frame, (200, 200))  # 画像サイズをモデルの入力サイズに変更
+    img_array = image.img_to_array(frame)
+    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
+    img_array /= 255.0  # 画像データの正規化
+
+    # 予測
+    prediction = model.predict(img_array)
+    
+    # 結果の表示
+    result = {}
+    for i in range(max_predictions):
+        result[f"Class {i}"] = prediction[0][i]
+
+    return result
+
+# インターフェースの作成
+iface = gr.Interface(fn=predict, live=True, capture_session=True)
+iface.launch()