Delete app.py

app.py

@@ -1,36 +0,0 @@
-import streamlit as st
-import numpy as np
-import pandas as pd
-import tensorflow as tf
-from tensorflow.keras.models import load_model
-from PIL import Image
-import os
-
-# Modelin yolu
-MODEL_PATH = r'C:\Users\devop\OneDrive\Masaüstü\Become apro\TGS - Segmentation Models + Albumentations/my_model.h5'  # Model dosyasının yolu
-model = load_model(MODEL_PATH, compile=False)
-
-# Uygulamanın başlığı
-st.title("TGS Tuz Tanımlama Uygulaması")
-
-# Görüntü yükleme
-uploaded_file = st.file_uploader("Bir görüntü yükleyin", type=["png", "jpg", "jpeg"])
-
-if uploaded_file is not None:
-    # Yüklenen görüntüyü oku
-    image = Image.open(uploaded_file).convert("L")  # Gri tonlamaya çevir
-    st.image(image, caption='Yüklenen Görüntü', use_column_width=True)
-
-    # Görüntüyü modelin beklediği boyutlara getir
-    image = image.resize((128, 128))  # Hedef boyut
-    image_array = np.array(image) / 255.0  # Normalize et
-    image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)  # Boyutunu genişlet
-
-    # Tahmin yap
-    if st.button("Tahmin Et"):
-        prediction = model.predict(image_array)
-        prediction = (prediction > 0.5).astype(np.uint8)  # Eşikleme
-        st.image(prediction[0].squeeze(), caption='Tahmin Sonucu', use_column_width=True)
-
-# Kullanıcı için bilgi
-st.write("Bu uygulama, yeraltı hedefinin tuz olup olmadığını belirlemek için eğitilmiş bir model kullanır.")