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import gradio as gr
import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
# Charger le modèle sans compilation
model = load_model('best_model.h5', compile=False)
# Recompiler le modèle avec la fonction de perte et l'optimiseur appropriés
model.compile(
optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy']
)
def format_decimal(value):
decimal_value = format(value, ".2f")
return decimal_value
def detect(img):
# Prétraiter l'image
img = img.resize((256, 256)) # Redimensionner l'image
img = img_to_array(img)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img / 255.0 # Normaliser les valeurs de l'image
# Faire une prédiction
prediction = model.predict(img)[0]
# Initialisation du texte
texte = ""
# Classes prédictives avec leurs index respectifs
class_names = ['AMAZONE', 'BIOGUERRA', 'REVENANT', 'ZANGBETO']
# Détermination du texte pour chaque classe
for idx, class_name in enumerate(class_names):
if prediction[idx] >= 0.5:
texte += f'{class_name} détecté\n'
# Si aucune classe n'est détectée
if texte == "":
texte = "Classe indéterminée"
return texte
title = "Orisha"
iface = gr.Interface(
fn=detect,
inputs=gr.Image(type="pil", image_mode='RGB'),
outputs=gr.Textbox(label="Classe", lines=10),
title=title
)
iface.launch(inline=False)
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