Upload 7 files
Browse files- Dog_Cat_64-64_512Dense.h5 +3 -0
- app.py +113 -0
- ornek_kedi.jpg +0 -0
- ornek_kedi2.jpg +0 -0
- ornek_kopek.jpg +0 -0
- ornek_kopek2.jpg +0 -0
- requirements.txt +0 -0
Dog_Cat_64-64_512Dense.h5
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:55c02d93fb2f5f8f0d771aef13471a1067851efdaea32cc16ad23588c67edeaf
|
| 3 |
+
size 11195320
|
app.py
ADDED
|
@@ -0,0 +1,113 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
import gradio as gr
|
| 2 |
+
import numpy as np
|
| 3 |
+
from tensorflow.keras.models import load_model
|
| 4 |
+
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
|
| 5 |
+
from PIL import Image
|
| 6 |
+
import io
|
| 7 |
+
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
|
| 10 |
+
model = load_model('Dog_Cat_64-64_512Dense.h5')
|
| 11 |
+
|
| 12 |
+
def predict_image(img):
|
| 13 |
+
if img is None:
|
| 14 |
+
return None
|
| 15 |
+
|
| 16 |
+
|
| 17 |
+
img = Image.fromarray(img.astype('uint8'), 'RGB')
|
| 18 |
+
img = img.resize((64, 64)) # Modelin giriş boyutu
|
| 19 |
+
img_array = img_to_array(img)
|
| 20 |
+
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
|
| 21 |
+
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
prediction = model.predict(img_array)[0][0] # Tahmin
|
| 24 |
+
|
| 25 |
+
tahmin = "Köpek" if prediction > 0.5 else "Kedi"
|
| 26 |
+
dogruluk = prediction if prediction > 0.5 else 1 - prediction
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
|
| 29 |
+
sonuc = f"""
|
| 30 |
+
<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);">
|
| 31 |
+
<h2 style="font-size: 28px; margin-bottom: 15px;">Tahmin Sonucu</h2>
|
| 32 |
+
<p style="font-size: 24px; margin-bottom: 10px;">Bu resim büyük olasılıkla bir <b>{tahmin}</b>!</p>
|
| 33 |
+
<p style="font-size: 18px;">Tahmin Güveni: {dogruluk*100:.2f}%</p>
|
| 34 |
+
<div style="background-color: rgba(255,255,255,0.3); width: 80%; height: 20px; margin: 15px auto; border-radius: 10px;">
|
| 35 |
+
<div style="background-color: #4CAF50; width: {dogruluk*100}%; height: 100%; border-radius: 10px; transition: width 0.5s ease-in-out;"></div>
|
| 36 |
+
</div>
|
| 37 |
+
</div>
|
| 38 |
+
"""
|
| 39 |
+
|
| 40 |
+
return sonuc
|
| 41 |
+
|
| 42 |
+
|
| 43 |
+
|
| 44 |
+
descr = """
|
| 45 |
+
Bu uygulama, yapay zeka teknolojisini kullanarak kedi ve köpek resimlerini sınıflandırır.
|
| 46 |
+
Yükleyeceğiniz resmin kedi mi yoksa köpek mi olduğunu tahmin eder.
|
| 47 |
+
|
| 48 |
+
<link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Poppins:wght@400;700&display=swap" rel="stylesheet">
|
| 49 |
+
|
| 50 |
+
<div style="display: flex; justify-content: space-between; font-family: 'Arial', sans-serif;">
|
| 51 |
+
<div style="flex: 1; padding-right: 10px;">
|
| 52 |
+
<h2>Nasıl Kullanılır?</h2>
|
| 53 |
+
<ol>
|
| 54 |
+
<li>Sağ taraftaki alana bir resim yükleyin veya sürükleyip bırakın.</li>
|
| 55 |
+
<li>Resim yüklendikten sonra, model otomatik olarak tahminde bulunacaktır.</li>
|
| 56 |
+
<li>Sonuç ve doğruluk oranı gözükecektir.</li>
|
| 57 |
+
</ol>
|
| 58 |
+
</div>
|
| 59 |
+
<div style="flex: 1; padding-left: 10px;">
|
| 60 |
+
<h2>Not</h2>
|
| 61 |
+
<ul>
|
| 62 |
+
<li>Desteklenen resim formatları: JPG, JPEG, PNG, WEPB</li>
|
| 63 |
+
<li>Model her zaman %100 doğru olmayabilir. Eğlenmek ve öğrenmek için kullanın.</li>
|
| 64 |
+
<li>Resimlerin net ve anlaşılır olması doğruluk oranını artıracaktır.</li>
|
| 65 |
+
</ul>
|
| 66 |
+
</div>
|
| 67 |
+
</div>
|
| 68 |
+
|
| 69 |
+
<p style="font-size: 20px; font-family: 'Poppins', sans-comic; font-style: bold;">
|
| 70 |
+
Daha fazla açıklama yok bir kedi veya köpek resmi yükleyin ve sonucu görün!
|
| 71 |
+
</p>
|
| 72 |
+
"""
|
| 73 |
+
footer = """
|
| 74 |
+
<div style="text-align: center; font-size: 14px; color: #666;">
|
| 75 |
+
<p>
|
| 76 |
+
<a href="https://github.com/yusuffenes" style="margin-right: 15px; text-decoration: none;font-style: bold; color: #666;">GitHub</a>
|
| 77 |
+
<a href="https://www.linkedin.com/in/yusufenesbudak" style="margin-right: 15px; text-decoration: none;font-style: bold; color: #666;">LinkedIn</a>
|
| 78 |
+
<span>yusufenes</span>
|
| 79 |
+
</p>
|
| 80 |
+
<p style="margin-top: 10px;">
|
| 81 |
+
<span>🐾 Kedi-Köpek Tahmin Uygulaması 🐾</span>
|
| 82 |
+
<span style="margin-left: 15px;">© 2024 ©</span>
|
| 83 |
+
</p>
|
| 84 |
+
</div>
|
| 85 |
+
|
| 86 |
+
"""
|
| 87 |
+
|
| 88 |
+
myGradioAppInterface = gr.Interface(
|
| 89 |
+
fn=predict_image,
|
| 90 |
+
inputs=gr.Image(type="numpy", label="Resim Yükle"),
|
| 91 |
+
outputs=gr.HTML(label="Tahmin Sonucu"),
|
| 92 |
+
title="🐾 Kedi/Köpek Tahmin Uygulaması 🐾",
|
| 93 |
+
|
| 94 |
+
description=descr,
|
| 95 |
+
article=footer,
|
| 96 |
+
examples=[
|
| 97 |
+
["resimler/ornek_kedi.jpg"],
|
| 98 |
+
["resimler/ornek_kopek.jpg"],
|
| 99 |
+
["resimler/ornek_kedi2.jpg"],
|
| 100 |
+
["resimler/ornek_kopek2.jpg"]
|
| 101 |
+
|
| 102 |
+
],
|
| 103 |
+
theme=gr.themes.Soft().set(
|
| 104 |
+
body_background_fill="#f0f2f6",
|
| 105 |
+
button_primary_background_fill="#4a90e2",
|
| 106 |
+
button_shadow="#205493",
|
| 107 |
+
),
|
| 108 |
+
allow_flagging=False,
|
| 109 |
+
|
| 110 |
+
)
|
| 111 |
+
|
| 112 |
+
|
| 113 |
+
myGradioAppInterface.launch()
|
ornek_kedi.jpg
ADDED
|
ornek_kedi2.jpg
ADDED
|
ornek_kopek.jpg
ADDED
|
ornek_kopek2.jpg
ADDED
|
requirements.txt
ADDED
|
Binary file (2.96 kB). View file
|
|
|