File size: 3,921 Bytes
a894443 393d66f |
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 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 |
import gradio as gr
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from PIL import Image
import io
model = load_model('Dog_Cat_64-64_512Dense.h5')
def predict_image(img):
if img is None:
return None
img = Image.fromarray(img.astype('uint8'), 'RGB')
img = img.resize((64, 64)) # Modelin giriş boyutu
img_array = img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
prediction = model.predict(img_array)[0][0] # Tahmin
tahmin = "Köpek" if prediction > 0.5 else "Kedi"
dogruluk = prediction if prediction > 0.5 else 1 - prediction
sonuc = f"""
<div style="text-align: center; padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; border-radius: 15px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.1);">
<h2 style="font-size: 28px; margin-bottom: 15px;">Tahmin Sonucu</h2>
<p style="font-size: 24px; margin-bottom: 10px;">Bu resim büyük olasılıkla bir <b>{tahmin}</b>!</p>
<p style="font-size: 18px;">Tahmin Güveni: {dogruluk*100:.2f}%</p>
<div style="background-color: rgba(255,255,255,0.3); width: 80%; height: 20px; margin: 15px auto; border-radius: 10px;">
<div style="background-color: #4CAF50; width: {dogruluk*100}%; height: 100%; border-radius: 10px; transition: width 0.5s ease-in-out;"></div>
</div>
</div>
"""
return sonuc
descr = """
Bu uygulama, yapay zeka teknolojisini kullanarak kedi ve köpek resimlerini sınıflandırır.
Yükleyeceğiniz resmin kedi mi yoksa köpek mi olduğunu tahmin eder.
<link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Poppins:wght@400;700&display=swap" rel="stylesheet">
<div style="display: flex; justify-content: space-between; font-family: 'Arial', sans-serif;">
<div style="flex: 1; padding-right: 10px;">
<h2>Nasıl Kullanılır?</h2>
<ol>
<li>Sağ taraftaki alana bir resim yükleyin veya sürükleyip bırakın.</li>
<li>Resim yüklendikten sonra, model otomatik olarak tahminde bulunacaktır.</li>
<li>Sonuç ve doğruluk oranı gözükecektir.</li>
</ol>
</div>
<div style="flex: 1; padding-left: 10px;">
<h2>Not</h2>
<ul>
<li>Desteklenen resim formatları: JPG, JPEG, PNG, WEPB</li>
<li>Model her zaman %100 doğru olmayabilir. Eğlenmek ve öğrenmek için kullanın.</li>
<li>Resimlerin net ve anlaşılır olması doğruluk oranını artıracaktır.</li>
</ul>
</div>
</div>
<p style="font-size: 20px; font-family: 'Poppins', sans-comic; font-style: bold;">
Daha fazla açıklama yok bir kedi veya köpek resmi yükleyin ve sonucu görün!
</p>
"""
footer = """
<div style="text-align: center; font-size: 14px; color: #666;">
<p>
<a href="https://github.com/yusuffenes" style="margin-right: 15px; text-decoration: none;font-style: bold; color: #666;">GitHub</a>
<a href="https://www.linkedin.com/in/yusufenesbudak" style="margin-right: 15px; text-decoration: none;font-style: bold; color: #666;">LinkedIn</a>
<span>yusufenes</span>
</p>
<p style="margin-top: 10px;">
<span>🐾 Kedi-Köpek Tahmin Uygulaması 🐾</span>
<span style="margin-left: 15px;">© 2024 ©</span>
</p>
</div>
"""
myGradioAppInterface = gr.Interface(
fn=predict_image,
inputs=gr.Image(type="numpy", label="Resim Yükle"),
outputs=gr.HTML(label="Tahmin Sonucu"),
title="🐾 Kedi/Köpek Tahmin Uygulaması 🐾",
description=descr,
article=footer,
theme=gr.themes.Soft().set(
body_background_fill="#f0f2f6",
button_primary_background_fill="#4a90e2",
button_shadow="#205493",
),
allow_flagging=False,
)
myGradioAppInterface.launch() |