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gradio_app.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+import gradio as gr
+from tensorflow.keras.models import load_model  # type: ignore
+from PIL import Image, ImageOps  # Install pillow instead of PIL
+import numpy as np
+from tensorflow.keras.layers import DepthwiseConv2D  # type: ignore
+
+# Définir la couche sans le paramètre 'groups'
+def custom_depthwise_conv2d(*args, **kwargs):
+    if 'groups' in kwargs:
+        del kwargs['groups']  # Retirer 'groups'
+    return DepthwiseConv2D(*args, **kwargs)
+
+# Charger le modèle
+model = load_model("models/keras_model.h5", custom_objects={'DepthwiseConv2D': custom_depthwise_conv2d}, compile=False)
+
+# Charger les étiquettes
+with open("labels.txt", "r") as file:
+    class_names = file.readlines()
+
+# Fonction pour prédire la classe d'une image
+def predict(image):
+    # Redimensionner l'image à 224x224
+    image = ImageOps.fit(image, (224, 224), Image.Resampling.LANCZOS)
+    
+    # Convertir l'image en tableau numpy
+    image_array = np.asarray(image)
+    
+    # Normaliser l'image
+    normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.5) - 1
+    
+    # Créer le tableau de données pour le modèle
+    data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
+    data[0] = normalized_image_array
+
+    # Prédire avec le modèle
+    prediction = model.predict(data)
+    index = np.argmax(prediction)
+    class_name = class_names[index].strip()  # Supprimer les espaces supplémentaires
+    confidence_score = prediction[0][index]
+    
+    return class_name, confidence_score
+
+# Créer l'interface Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=gr.Image(type="pil", label="Téléchargez une image"),
+    outputs=[
+        gr.Label(label="Classe Prédite"),
+        gr.Number(label="Score de Confiance")
+    ],
+    title="Medical Assistant",
+    description="Téléchargez une image dentaire et notre application prédira sa classe."
+)
+
+# Lancer l'interface
+iface.launch(api_show=False)

keras_model.h5

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:89b625e9c3ec4dec9d7411f12885e0bb97eed40eb7b0eb9ee1aa9acae8c18549
+size 2456608

labels.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+Dental Caries
+Calculus
+Gingivitis
+Hypodontia
+Tooth discoloration