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import gradio as gr
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import tensorflow as tf
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import numpy as np
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from PIL import Image
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import cv2
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import datetime
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from tensorflow.keras import backend as K
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#
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def classify_image(self, input_image):
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input_image = tf.image.resize(input_image, (192, 256))
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-
input_image = (input_image / 255.0)
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-
input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)
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current_time = datetime.datetime.now()
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prediction = self.model.predict(input_image)
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class_index = np.argmax(prediction)
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predicted_class = self.class_labels[class_index]
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# Create a formatted HTML block with the provided information in Portuguese
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info_html = """
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<div style="background-color: #f2f2f2; padding: 10px; text-align: center;">
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<h2>Detecção de Catarata</h2>
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<p>A catarata é uma das doenças oculares mais graves que pode causar cegueira se não for tratada. A detecção da doença em estágios iniciais, em vez de estágios avançados, pode evitar que o paciente fique cego.</p>
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<p>Neste ponto, os pacientes suspeitos devem ser constantemente examinados. O controle contínuo e o acompanhamento dos pacientes são processos cansativos e laboriosos. Por essas razões, neste artigo, são propostos dois modelos de aprendizado profundo diferentes que podem ser usados no diagnóstico e detecção de catarata para auxiliar o trabalho e os procedimentos dos oftalmologistas.</p>
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<p>Os modelos de aprendizado profundo propostos foram executados em um conjunto de dados de fundo de olho com sintomas normais e de catarata.</p>
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<h3>Resultado da Classificação:</h3>
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<p><strong>Predicted Class:</strong> {predicted_class}</p>
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</div>
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"""
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# Create a copy of the input image for display
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output_image = input_image[0].copy()
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output_image = (output_image * 255).astype('uint8')
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# Combine the output elements
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output = {
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"image": output_image,
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"html": info_html,
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}
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return output
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def run_interface(self):
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input_interface = gr.Interface(
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fn=self.classify_image,
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inputs="image",
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outputs=["image", "html"],
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live=True
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)
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input_interface.launch()
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if __name__ == "__main__":
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model_path = 'modelo_treinado.h5' # Replace with the path to your trained model
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app = ImageClassifierCataract(model_path)
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app.run_interface()
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1 |
import gradio as gr
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2 |
import tensorflow as tf
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3 |
import numpy as np
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import cv2
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5 |
import datetime
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+
# Carregue o modelo treinado
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+
model_path = 'modelo_treinado.h5'
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+
model = tf.keras.models.load_model(model_path)
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+
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+
class_labels = ["Normal", "Cataract"]
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+
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+
def classify_image(input_image):
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+
# Redimensione a imagem de entrada para o tamanho esperado pelo modelo
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15 |
+
input_image = tf.image.resize(input_image, (192, 256))
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16 |
+
input_image = (input_image / 255.0)
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17 |
+
input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)
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+
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+
# Faça a previsão
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+
prediction = model.predict(input_image)
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21 |
+
class_index = np.argmax(prediction)
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22 |
+
predicted_class = class_labels[class_index]
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23 |
+
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+
# Crie uma cópia da imagem de entrada para exibir
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+
output_image = input_image[0].copy()
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+
output_image = (output_image * 255).astype('uint8')
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+
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+
# Desenhe uma caixa de detecção na imagem
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+
cv2.putText(output_image, predicted_class, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
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30 |
+
timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
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31 |
+
cv2.putText(output_image, timestamp, (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
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32 |
+
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33 |
+
return output_image
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34 |
+
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35 |
+
# Configurar a interface Gradio
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36 |
+
gr.Interface(
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37 |
+
fn=classify_image,
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38 |
+
inputs="image",
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39 |
+
outputs="image",
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40 |
+
live=True
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+
).launch()
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