DzmitryXXL/TestModel

1import asyncio2asyncio.set_event_loop(asyncio.new_event_loop())3 4import streamlit as st5import tensorflow as tf6import numpy as np7from PIL import Image8 9img_width, img_height = 32, 3210 11# Загружаем модель12model = tf.keras.models.load_model('model_fmr_all.h5')13classes = {0: 'самолет',14           1: 'автомобиль',15           2: 'птица',16           3: 'кот',17           4: 'олень',18           5: 'собака',19           6: 'лягушка',20           7: 'лошадь',21           8: 'корабль',22           9: 'грузовик'}23 24# Определяем функцию для предсказания цифры на изображении25def predict_image(image):26    # Преобразование изображения в массив numpy27    img = np.array(image, dtype='float64') / 25528    # Преобразование изображения в формат, который ожидает модель29    img = np.expand_dims(image, axis=0)30    # Предсказание цифры31    prediction = model.predict(img)32    imagetype = classes[np.argmax(prediction)]33    return imagetype34 35# Определяем заголовок веб-приложения36st.title('Распознавание картинки')37 38# Загрузка изображения и предсказание цифры39uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите изображение для распознования", type=["jpg", "jpeg", "png"])40if uploaded_file is not None:41    image = Image.open(uploaded_file).resize((img_height, img_width))42    st.image(image, caption='Загруженное изображение', use_column_width=True)43    st.write('')44    st.write('На картинке предположительно:', predict_image(image))