app.py

import gradio as gr
import torch
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model  # Thêm dòng này để import load_model
from PIL import Image
import numpy as np

# Tải mô hình YOLOv8 (YOLOv8)
yolo_model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s")  # Lưu ý bạn có thể thay đổi mô hình nếu có

# Tải mô hình CNN
cnn_model = load_model('cnn_food_classifier.h5')  # Bây giờ load_model sẽ hoạt động

# Lớp phân loại món ăn cho CNN
food_classes = ['Ca hu kho', 'Canh cai', 'Canh chua', 'Com trang', 'Dau hu sot ca', 'Ga chien', 'Rau muong xao', 'Thit kho', 'Thit kho trung', 'Trung chien']

# Hàm để nhận diện món ăn và dự đoán giá tiền
def predict_food(image):
    # Dự đoán với YOLOv8
    results = yolo_model(image)
    detected_classes = results.names
    predicted_classes = [detected_classes[class_id] for class_id in results.pred[0][:, -1].cpu().numpy().astype(int)]
    
    # Dự đoán với CNN
    image = np.array(image.resize((224, 224)))  # Resize ảnh cho phù hợp với input của CNN
    image = np.expand_dims(image, axis=0)  # Thêm chiều batch
    image = image / 255.0  # Chuẩn hóa ảnh
    cnn_predictions = cnn_model.predict(image)  # Dự đoán với mô hình CNN
    
    # Xử lý kết quả dự đoán
    food_prediction = food_classes[np.argmax(cnn_predictions)]
    
    return {"food_class": food_prediction, "detected_classes": predicted_classes}