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@@ -19,7 +19,7 @@ with custom_object_scope({'FixedDropout': FixedDropout}):
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loaded_model = tf.keras.models.load_model('modelo_treinado.h5')
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# Crie uma lista de classes
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class_names = ["Normal", "
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# Defina a função de classificação
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def classify_image(inp):
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@@ -37,16 +37,17 @@ def classify_image(inp):
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return predicted_class
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# Formate a interface Gradio com HTML
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iface = gr.Interface(
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fn=classify_image,
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inputs=gr.inputs.Image(shape=(192, 256)),
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outputs=gr.outputs.HTML("<h2>Resultado da Classificação</h2><p><strong>Categoria Predita:</strong> {}</p>"), # Saída formatada com HTML
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live=True,
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title="Classificador de
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description="Faça o upload de uma imagem e
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allow_screenshot=False, # Desativar a captura de tela
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49 |
allow_flagging=False, # Desativar a opção de sinalizar
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)
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# Inicie a interface Gradio
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19 |
loaded_model = tf.keras.models.load_model('modelo_treinado.h5')
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20 |
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21 |
# Crie uma lista de classes
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22 |
+
class_names = ["Normal", "Catarata"]
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23 |
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24 |
# Defina a função de classificação
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25 |
def classify_image(inp):
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37 |
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38 |
return predicted_class
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39 |
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40 |
+
# Formate a interface Gradio com HTML e informações em português
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41 |
iface = gr.Interface(
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42 |
fn=classify_image,
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43 |
inputs=gr.inputs.Image(shape=(192, 256)),
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44 |
outputs=gr.outputs.HTML("<h2>Resultado da Classificação</h2><p><strong>Categoria Predita:</strong> {}</p>"), # Saída formatada com HTML
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45 |
live=True,
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46 |
+
title="Classificador de Catarata",
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47 |
+
description="Este é um classificador de imagens médicas para detectar catarata. Faça o upload de uma imagem e clique em 'Classificar' para obter a categoria predita.",
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48 |
allow_screenshot=False, # Desativar a captura de tela
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49 |
allow_flagging=False, # Desativar a opção de sinalizar
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50 |
+
gr.Interface.Label("Faça o upload de uma imagem para classificar:")
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51 |
)
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52 |
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53 |
# Inicie a interface Gradio
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