Update app.py

app.py

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-pip install opencv-python
+import gradio as gr
+import cv2
+import numpy as np
+import tensorflow as tf
+
+# Teachable MachineモデルのURL
+URL = "https://teachablemachine.withgoogle.com/models/ZPfAhDYCh/"
+
+# モデルとメタデータのURL
+model_url = URL + "model.json"
+metadata_url = URL + "metadata.json"
+
+# モデルとメタデータのロード
+model = tf.keras.models.load_model(model_url)
+metadata = gr.tfjs.ModelMetadata(metadata_url)
+
+# ウェブカメラのキャプチャ
+cap = cv2.VideoCapture(0)
+
+# カメラからの入力を処理する関数
+def classify_image(frame):
+    # フレームをリサイズしてモデルに適した形式に変換
+    input_data = cv2.resize(frame, (200, 200))
+    input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)
+
+    # 画像の予測
+    predictions = model.predict(input_data)
+
+    # 予測結果を表示
+    results = {metadata.get_class_label(i): float(predictions[0][i]) for i in range(len(predictions[0]))}
+    return results
+
+# インターフェースの作成
+iface = gr.Interface(fn=classify_image, inputs="webcam", outputs="label")
+
+# インターフェースの起動
+iface.launch()
+