Update app.py

app.py

@@ -37,6 +37,15 @@ img_width, img_height = 200, 50  # Ganti sesuai dimensi input gambar yang diguna
 # Definisikan max_length (misalnya panjang label maksimal)
 max_length = 50  # Ganti sesuai dengan panjang label teks maksimal yang diinginkan
 
+# Pemetaan karakter yang mencakup huruf (kapital dan kecil) serta angka
+characters = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 
+              'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 
+              'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 
+              'w', 'x', 'y', 'z', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 
+              'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 
+              'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
+
+
 # Function to preprocess the image
 def prepare_image(img):
     # Resize gambar sesuai dengan ukuran yang diharapkan oleh model
@@ -63,11 +72,10 @@ def prepare_image(img):
     return pred_texts, preds
 
 def decode_batch_predictions(pred):
-    # This function should convert the predictions (logits) to text
-    # Modify this function based on your specific character map
     pred_texts = []
     for i in range(pred.shape[0]):
-        pred_text = ''.join([characters[int(c)] for c in pred[i] if c != -1])  # Map to characters
+        # Ubah setiap prediksi menjadi daftar karakter
+        pred_text = ''.join([characters[int(c)] for c in pred[i] if c != -1 and c != 0])  # Pemetaan ke karakter
         pred_texts.append(pred_text)
     return pred_texts