| import gradio as gr | |
| import tensorflow as tf | |
| import numpy as np | |
| import cv2 | |
| new_model = tf.keras.models.load_model('/content/drive/MyDrive/1.h5') | |
| new_model_severite = tf.keras.models.load_model('/content/drive/MyDrive/model_severite_sckin.h5') | |
| def classify_image(file_name,choix): | |
| if choix == "Categorisation": | |
| img1 = cv2.imread(file_name.name.replace("\\",'/'),0) | |
| img = cv2.resize(img1, (256,256)) | |
| img = img.reshape(img.shape[0],img.shape[1],1) | |
| pred = new_model.predict(np.array([img])) | |
| pred_arg = pred.argmax() | |
| pred_coef = pred[0][pred.argmax()] | |
| if pred_arg == 0: | |
| pred = "MEL avec une précision de " + str(pred_coef) | |
| elif pred_arg == 1: | |
| pred= "NV avec une précision de " + str(pred_coef) | |
| elif pred_arg == 2: | |
| pred= "BCC avec une précision de "+ str(pred_coef) | |
| elif pred_arg == 3: | |
| pred= "AKIEC avec une précision de "+ str(pred_coef) | |
| elif pred_arg == 4: | |
| pred= "BKL avec une précision de "+ str(pred_coef) | |
| elif pred_arg == 5: | |
| pred= "DF avec une précision de "+ str(pred_coef) | |
| elif pred_arg == 6: | |
| pred= "VASC avec une précision de "+ str(pred_coef) | |
| return pred | |
| else: | |
| img = cv2.imread('/content/2.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) | |
| resized_image = cv2.resize(img, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_AREA) | |
| pred = new_model_severite.predict(np.expand_dims(resized_image, 0)) | |
| if pred[0][0]==0: | |
| pred = "Malin" | |
| else: | |
| pred = "Benin" | |
| return pred | |
| image = gr.inputs.File( file_count="single",type="file", label="Fichier à Traiter") | |
| rad = gr.Radio(["Severité", "Categorisation"], label="Choix de mode de traitement", info="Que voulez-vous faire?") | |
| gr.Interface( | |
| fn=classify_image, | |
| inputs=[image,rad], | |
| outputs="text", | |
| interpretation="default", | |
| theme="dark-peach", | |
| title="API SkinNet de Test de diagnostique du Cancer de peau", | |
| description="Cette API est utilisé pour dire si le Cancer de sein est Maline ou Pas" | |
| ).launch() |