Upload 3 files

GTSRB.h5

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8ec409c510979705fdbbce91748e1b0dd459c89d248f44691edd67ddddd211c4
+size 21203088

app.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+import streamlit as st
+import numpy as np
+import cv2
+from tensorflow.keras.models import load_model
+from tensorflow.keras.preprocessing import image
+
+# Modeli yükle
+model = load_model('GTSRB.h5')
+
+# Sınıfları tanımlayın (örnek)
+class_names = [
+    'Speed limit (20km/h)', 'Speed limit (30km/h)', 'Speed limit (50km/h)',
+    'Speed limit (60km/h)', 'Speed limit (70km/h)', 'Speed limit (80km/h)',
+    'End of speed limit (80km/h)', 'Speed limit (100km/h)', 'Speed limit (120km/h)',
+    'No passing', 'No passing veh over 3.5 tons', 'Right-of-way at intersection',
+    'Priority road', 'Yield', 'Stop', 'No vehicles', 'Veh > 3.5 tons prohibited',
+    'No entry', 'General caution', 'Dangerous curve left', 'Dangerous curve right',
+    'Double curve', 'Bumpy road', 'Slippery road', 'Road narrows on the right',
+    'Road work', 'Traffic signals', 'Pedestrians', 'Children crossing',
+    'Bicycles crossing', 'Beware of ice/snow', 'Wild animals crossing',
+    'End speed + passing limits', 'Turn right ahead', 'Turn left ahead',
+    'Ahead only', 'Go straight or right', 'Go straight or left', 'Keep right',
+    'Keep left', 'Roundabout mandatory', 'End of no passing',
+    'End no passing veh > 3.5 tons'
+]
+
+st.title("Trafik İşareti Tanıma Uygulaması")
+
+# Resim yükleme
+uploaded_file = st.file_uploader("Resim yükleyin", type=["jpg", "png", "jpeg"])
+
+if uploaded_file is not None:
+    # Resmi yükle
+    img = image.load_img(uploaded_file, target_size=(32, 32))
+    st.image(img, caption='Yüklenen Resim', use_column_width=True)
+    
+    # Resmi diziye dönüştür
+    img_array = image.img_to_array(img)
+    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0) / 255.0  # Normalizasyon
+
+    # Tahmin yap
+    predictions = model.predict(img_array)
+    predicted_class = np.argmax(predictions, axis=1)
+    st.write(f"Tahmin Edilen Sınıf: {class_names[predicted_class[0]]}")
+
+# Kamera ile resim çekme
+st.write("Alternatif olarak kamera ile resim çekebilirsiniz.")
+
+# Kamera girdisi (Bu kısım tarayıcıda çalışmayabilir, yerine yerel bir çözüm gerekebilir)
+if st.button("Kameradan Resim Çek"):
+    st.warning("Bu özellik tarayıcı desteklemiyor. Lütfen bir resim yükleyin.")
+
+# Uygulamayı çalıştırmak için terminalde şu komutu kullanın:
+# streamlit run your_script_name.py

requirements.txt

@@ -0,0 +1,7 @@
+streamlit
+tensorflow
+PIL
+numpy
+scikit-learn
+os
+pickle