File size: 2,068 Bytes
d80f9cb 18a2303 d80f9cb |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 |
import streamlit as st
from PIL import Image
from assets.skin import get_evil
import requests
st.set_page_config(
page_title="Это рак?",
page_icon="♋",
layout="wide",
#initial_sidebar_state="expanded"
)
st.title('Это рак?')
with st.expander("Пояснения"):
"""
#### Эта программа использует нейросеть чтобы определить, является ли кожное образование доброкачественным или злокачественным.
Немного технической информации:
Используется нейросеть **VGG_19_BN** дообученная на 660 фотографиях новообразований в течение **4 эпох**. **Точность** предсказания: **0.8327**
"""
"""Данные для обучения я брал [отсюда](https://www.kaggle.com/datasets/fanconic/skin-cancer-malignant-vs-benign), так что можно использовать их же для проверки работы программы, хоть это и не совсем честно."""
upload_method = st.radio("Выбери метод загрузки", ["Файл", "URL"],key='method')
image = None
if st.session_state['method'] == "Файл":
uploaded_file=st.file_uploader('Загрузи сюда картинку новообразования',type=["jpg", "jpeg", "png"])
if uploaded_file is not None:
image = Image.open(uploaded_file)
st.image(image, caption='Uploaded Image')
elif st.session_state['method'] == "URL":
pic_url=st.text_input('Или вставь сюда ссылку на картинку',key='urls')
if pic_url != '':
try:
image = Image.open(requests.get(pic_url, stream=True).raw)
st.image(image)
except:
st.error('Не удалось загрузить картинку')
if image is not None and st.button('Это что'):
st.success(get_evil(image)) |