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@@ -1,21 +1,9 @@
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1 |
import gradio as gr
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2 |
import tensorflow as tf
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3 |
import numpy as np
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4 |
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
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6 |
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# Defina a camada personalizada FixedDropout
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class FixedDropout(tf.keras.layers.Dropout):
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def _get_noise_shape(self, inputs):
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9 |
-
if self.noise_shape is None:
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10 |
-
return self.noise_shape
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11 |
-
symbolic_shape = tf.shape(inputs)
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12 |
-
noise_shape = [symbolic_shape[axis] if shape is None else shape
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13 |
-
for axis, shape in enumerate(self.noise_shape)]
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14 |
-
return tuple(noise_shape)
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16 |
-
# Registre a camada personalizada FixedDropout
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-
tf.keras.utils.get_custom_objects()['FixedDropout'] = FixedDropout
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-
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# Carregue seu modelo TensorFlow treinado
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20 |
model = tf.keras.models.load_model('modelo_treinado.h5')
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@@ -34,24 +22,26 @@ def classify_image(input_image):
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34 |
class_labels = ["Normal", "Cataract"] # Substitua pelas suas etiquetas de classe reais
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35 |
predicted_class = class_labels[class_index]
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-
#
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-
#
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43 |
-
font = ImageFont.load_default()
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44 |
-
label_text = f"Predicted Class: {predicted_class}"
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45 |
-
draw.text((10, 10), label_text, (255, 0, 0), font=font)
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-
return
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49 |
# Crie uma interface Gradio
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50 |
input_interface = gr.Interface(
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51 |
fn=classify_image,
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52 |
inputs="image", # Especifique o tipo de entrada como "image"
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53 |
-
outputs=
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-
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55 |
)
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# Inicie o aplicativo Gradio
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1 |
import gradio as gr
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2 |
import tensorflow as tf
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3 |
import numpy as np
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4 |
+
import cv2
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5 |
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
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6 |
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7 |
# Carregue seu modelo TensorFlow treinado
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8 |
model = tf.keras.models.load_model('modelo_treinado.h5')
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9 |
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22 |
class_labels = ["Normal", "Cataract"] # Substitua pelas suas etiquetas de classe reais
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23 |
predicted_class = class_labels[class_index]
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25 |
+
# Crie uma imagem composta com a caixa de identificação de objeto e o rótulo de previsão
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26 |
+
output_image = (input_image[0] * 255).astype('uint8')
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27 |
+
output_image_with_box = output_image.copy()
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28 |
+
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29 |
+
# Desenhe uma caixa de identificação de objeto no output_image_with_box (apenas como exemplo)
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30 |
+
if predicted_class == "Cataract": # Adicione sua lógica para desenhar a caixa com base na classe
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31 |
+
cv2.rectangle(output_image_with_box, (50, 50), (150, 150), (0, 255, 0), 2) # Exemplo de caixa verde
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32 |
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33 |
+
# Escreva o rótulo de previsão no output_image_with_box
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34 |
+
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
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35 |
+
cv2.putText(output_image_with_box, f"Predicted Class: {predicted_class}", (10, 30), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)
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37 |
+
return output_image_with_box
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39 |
# Crie uma interface Gradio
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40 |
input_interface = gr.Interface(
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41 |
fn=classify_image,
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42 |
inputs="image", # Especifique o tipo de entrada como "image"
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43 |
+
outputs="image", # Especifique o tipo de saída como "image"
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44 |
+
live=True
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45 |
)
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46 |
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47 |
# Inicie o aplicativo Gradio
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