File size: 1,155 Bytes
19752bd |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 |
import streamlit as st
from tensorflow.keras.models import load_model
from PIL import Image
import numpy as np
model = load_model('cnn_model_epoch_100.h5')
def process_image(img):
img = img.resize((170, 170)) # Boyutu 170x170 piksel yaptık
img = np.array(img) / 255.0 # Normalize ettik
img = np.expand_dims(img, axis=0) # 0. ortada olsun diye sayfada
st.title('Kanser Resmi sınıflandırma :cancer:')
img_file = st.file_uploader('Bir Resim Seç', type=['jpeg', 'png'])
if img_file is not None:
img = Image.open(img_file)
st.image(img, caption='Yüklenen resim')
prediction = model.predict(img)
st.title('Kanser Resmi Sınıflandırma :cancer:')
st.write('Resim seç ve model kanser olup olmadığını tahmin etsin.')
file = st.file_uploader('Bir Resim Seç', type=['jpg', 'jpeg', 'png'])
if file is not None:
img = Image.open(file)
st.image(img, caption='Yüklenen resim')
image = process_image(img)
prediction = model.predict(image)
predicted_class = np.argmax(prediction)
class_names = ['Kanser Değil', 'Kanser']
st.write(class_names[predicted_class])
|