|
import streamlit as st |
|
import requests |
|
from PIL import Image |
|
import time |
|
|
|
|
|
API_URL = "https://bitirme-odirapi.hf.space/predict" |
|
|
|
st.title("Göz Hastalığı Tahmini Uygulaması") |
|
|
|
uploaded_file = st.file_uploader("Lütfen tahmin edilmesini istediğiniz göz görüntüsünü yükleyin.", type=["jpg", "jpeg", "png"]) |
|
|
|
if uploaded_file is not None: |
|
|
|
image = Image.open(uploaded_file) |
|
st.image(image, caption="Yüklenen Görüntü", use_column_width=False, width=300) |
|
st.write("") |
|
st.write("Tahmin ediliyor...") |
|
|
|
|
|
img_bytes = uploaded_file.getvalue() |
|
|
|
if len(img_bytes) == 0: |
|
st.error("Yüklenen dosya boş görünüyor. Lütfen geçerli bir dosya yükleyin.") |
|
else: |
|
files = {"file": (uploaded_file.name, img_bytes, uploaded_file.type)} |
|
|
|
try: |
|
|
|
time.sleep(40) |
|
response = requests.post(API_URL, files=files) |
|
response.raise_for_status() |
|
response_data = response.json() |
|
|
|
if 'class' in response_data and 'confidence' in response_data: |
|
st.write(f"Tahmin edilen sınıf: {response_data['class']}") |
|
st.write(f"Olasılık: %{response_data['confidence'] * 100:.2f}") |
|
else: |
|
st.write("API yanıtı beklenen formatta değil.") |
|
st.write(response_data) |
|
except requests.exceptions.RequestException as e: |
|
st.write("API isteği sırasında bir hata oluştu.") |
|
st.write(f"Hata Kodu: {response.status_code}") |
|
st.write(f"Hata Mesajı: {response.text}") |
|
st.write(e) |
|
|
