ファーストコミット

.gitignore

@@ -0,0 +1,37 @@
+# Byte-compiled / optimized / DLL files
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+
+# Caches and logs
+*.log
+logs/
+*.cache/
+
+# Environment variables
+.env
+
+# Static files (usually collected by Django's collectstatic)
+/static/
+
+# Media files
+/media/
+
+# Database
+*.sqlite3
+
+# IDE specific files
+.idea/
+.vscode/
+
+# Dependency directories
+venv/
+env/
+
+# Compiled Python files
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+
+# macOS
+.DS_Store

app.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+import os
+
+import streamlit as st
+from PIL import Image
+
+from tensorflow.keras.models import load_model
+from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img
+from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
+
+
+def main():
+    st.title("AI MNIST")
+    file = st.file_uploader('画像をアップロードしてください.', type=['jpg', 'jpeg', 'png'])
+
+    if file:
+        st.markdown(f'{file.name} をアップロードしました.')
+
+        img_path = os.path.join(file.name)
+        # 画像を保存する
+        with open(img_path, 'wb') as f:
+            f.write(file.read())
+
+        # 保存した画像を表示
+        img = Image.open(img_path)
+        st.image(img)
+
+        # 画像をArray形式に変換
+        img = load_img(img_path, target_size=(28, 28), color_mode='grayscale')
+        img_array = img_to_array(img)
+        img_array = img_array.reshape((1, 28, 28))
+        img_array = img_array / 255
+
+        # 保存したモデルを呼び出し
+        model_path = os.path.join('model.h5')
+        model = load_model(model_path)
+        result = model.predict(img_array)
+
+        prediction = result.argmax()
+
+        st.text_area("これは:", prediction, height=20)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

model.h5

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a281565a6a469e127760f43b6a50ecc8a890f1a749a869e14fdee2fd9b2441bf
+size 330824

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+streamlit==1.34.0
+tensorflow==2.12.0
+Pillow==9.5.0