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import gradio as gr | |
import numpy as np | |
from tensorflow.keras.preprocessing import image | |
from tensorflow.keras.models import load_model | |
# Carregar o modelo treinado | |
model = load_model('model_1.0000.h5') | |
def predict_class(input_image): | |
# Carregar uma imagem e fazer a previsão | |
img = image.img_to_array(input_image) | |
img = np.expand_dims(img, axis=0) | |
img = img / 255.0 # Normalizar a imagem (como fizemos durante o treinamento) | |
prediction = model.predict(img) | |
# Interpretar o resultado | |
if prediction[0][0] > 0.5: | |
result = "Há uma alta probabilidade de anomalia cardíaca (Doente)" | |
else: | |
result = "Não há evidência significativa de anomalia cardíaca (Normal)" | |
return result | |
# Criar uma interface Gradio | |
iface = gr.Interface( | |
fn=predict_class, | |
inputs=gr.inputs.Image(shape=(224, 224)), | |
outputs="text", | |
title="Modelo de Classificação de Anomalias Cardíacas" | |
) | |
iface.launch() | |