thurya commited on
Commit
e153214
·
verified ·
1 Parent(s): d9c18f0

Upload folder using huggingface_hub

Browse files
Files changed (2) hide show
  1. README.md +13 -17
  2. app.py +1 -3
README.md CHANGED
@@ -1,23 +1,19 @@
1
-
2
  ---
 
 
 
 
 
 
 
3
  tags:
4
- - image-classification
5
- - flower-classifier
6
- - tensorflow
7
- - arabic
8
- - gradio
9
- library_name: tensorflow
10
  ---
11
 
12
  # 🌼 مُصنّف الزهور باللغة العربية
13
 
14
- هذا النموذج يصنّف الصور إلى 4 أنواع من الزهور:
15
- - أقحوان
16
- - هندباء
17
- - توليب
18
- - عباد الشمس
19
-
20
- تم تدريبه باستخدام TensorFlow على مجموعة صور الزهور الشهيرة.
21
-
22
- ## 🖥️ واجهة تفاعلية
23
- يتم تشغيل واجهة Gradio تلقائيًا عند فتح الصفحة.
 
 
1
  ---
2
+ title: مُصنّف الزهور (عربي)
3
+ emoji: 🌼
4
+ colorFrom: green
5
+ colorTo: yellow
6
+ sdk: gradio
7
+ app_file: app.py
8
+ short_description: تصنيف صور الزهور إلى 4 أنواع باللغة العربية
9
  tags:
10
+ - image-classification
11
+ - arabic
12
+ - tensorflow
13
+ - gradio
14
+ - flowers
 
15
  ---
16
 
17
  # 🌼 مُصنّف الزهور باللغة العربية
18
 
19
+ يصنّف الصور إلى: أقحوان، هندباء، توليب، عباد الشمس.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
app.py CHANGED
@@ -5,13 +5,11 @@ import tensorflow as tf
5
  import gradio as gr
6
  import json
7
 
8
- # تحميل أسماء الفئات
9
  with open("class_names.json", "r", encoding="utf-8") as f:
10
  index_to_arabic = json.load(f)
11
  index_to_arabic = {int(k): v for k, v in index_to_arabic.items()}
12
  arabic_names = [index_to_arabic[i] for i in sorted(index_to_arabic.keys())]
13
 
14
- # تحميل النموذج
15
  model = tf.keras.models.load_model("model.h5")
16
 
17
  def predict_flower(img):
@@ -32,7 +30,7 @@ iface = gr.Interface(
32
  inputs=gr.Image(type="pil", label="ارفع صورة زهرة 🌸"),
33
  outputs=gr.Label(),
34
  title="🌼 مُصنّف الزهور (عربي)",
35
- description="يدعم: أقحوان، هندباء، توليب، عبادالشمس"
36
  )
37
 
38
  if __name__ == "__main__":
 
5
  import gradio as gr
6
  import json
7
 
 
8
  with open("class_names.json", "r", encoding="utf-8") as f:
9
  index_to_arabic = json.load(f)
10
  index_to_arabic = {int(k): v for k, v in index_to_arabic.items()}
11
  arabic_names = [index_to_arabic[i] for i in sorted(index_to_arabic.keys())]
12
 
 
13
  model = tf.keras.models.load_model("model.h5")
14
 
15
  def predict_flower(img):
 
30
  inputs=gr.Image(type="pil", label="ارفع صورة زهرة 🌸"),
31
  outputs=gr.Label(),
32
  title="🌼 مُصنّف الزهور (عربي)",
33
+ description="يدعم: أقحوان، هندباء، توليب، عباد الشمس"
34
  )
35
 
36
  if __name__ == "__main__":