File size: 1,508 Bytes
573a440 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 | model = tf.keras.models.load_model('mnist.keras') # .keras modellunk betoltese
def preprocess_image(img): # Szokasos preprocess eljaras
# Grayscale konverzio (ha nem ugy lenne)
if len(img.shape) == 3 and img.shape[-1] == 3:
img = tf.image.rgb_to_grayscale(img).numpy().squeeze()
img = tf.image.resize(img[None, ..., None], (28, 28)).numpy().squeeze() # atmeretez: 28x28
# szures: fekete hatter - feher digitek
if img.mean() > 127:
img = 255 - img
img = img.astype('float32') / 255.0 # Normalize
img = img.reshape(784) # Lapositjuk az adatot mert az ANN igy keri
return img
def predict_digit(img): # Predict funkcio - Ez indul a submit gombra
processed_img = preprocess_image(img) # Preprocess the image
processed_img = np.expand_dims(processed_img, axis=0) # Add batch dimension
prediction = model.predict(processed_img)[0] # Make prediction
# Return the prediction as a dictionary
return {str(i): float(prediction[i]) for i in range(10)}
# A gradio interface
iface = gr.Interface(
fn=predict_digit, # a fo funkcio
inputs=gr.Image(type="numpy", label="Tölts fel egy képet ..."),
outputs=gr.Label(num_top_classes=3, label="A feltöltött számjegy:"),
title="MNIST Digit Recognition",
description="Tölts fel egy kézzel írott szám képet (0-9) és a modell megállapítja melyik szám az",
)
# iface.launch() # Interface indítása
iface.launch(share=True) # Interface indítása |