Upload folder using huggingface_hub

README.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+
+---
+tags:
+- image-classification
+- flower-classifier
+- tensorflow
+- arabic
+library_name: tensorflow
+---
+
+# 🌼 مُصنّف الزهور باللغة العربية
+
+هذا النموذج يصنّف الصور إلى 4 أنواع من الزهور:
+- أقحوان
+- هندباء
+- توليب
+- عباد الشمس

app.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+
+from PIL import Image
+import numpy as np
+import tensorflow as tf
+import gradio as gr
+import json
+
+# تحميل أسماء الفئات
+with open("class_names.json", "r", encoding="utf-8") as f:
+    index_to_arabic = json.load(f)
+    index_to_arabic = {int(k): v for k, v in index_to_arabic.items()}
+arabic_names = [index_to_arabic[i] for i in sorted(index_to_arabic.keys())]
+
+# تحميل النموذج
+model = tf.keras.models.load_model("model.h5")
+
+def predict_flower(img):
+    if img is None:
+        return {"⚠️ يرجى رفع صورة": 1.0}
+    if img.mode != 'RGB':
+        img = img.convert('RGB')
+    img = img.resize((150, 150))
+    img_array = np.array(img) / 255.0
+    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
+    preds = model.predict(img_array, verbose=0)[0]
+    if np.max(preds) < 0.6:
+        return {"❌ لا يمكن التعرف على الصورة": 1.0}
+    return {arabic_names[i]: float(preds[i]) for i in range(len(arabic_names))}
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict_flower,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="ارفع صورة زهرة 🌸"),
+    outputs=gr.Label(),
+    title="🌼 مُصنّف الزهور (عربي)",
+    description="يدعم: أقحوان، هندباء، توليب، عباد الشمس"
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()

class_names.json

@@ -0,0 +1,6 @@
+{
+  "0": "الاقحوان",
+  "1": "الهدباء",
+  "2": "توليب",
+  "3": "عباد الشمس"
+}

model.h5

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e2ff848383ab699a214faf55ca416db0f5aefa4104017cf4c4a74e82bb215a4a
+size 41514392