#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[1]:


#import bibliotek
from  keras.applications.resnet50 import ResNet50, decode_predictions,preprocess_input
from keras.preprocessing import image

import numpy as np
import requests
from io import BytesIO 
from PIL import Image


# In[2]:


#podbranie modelu ResNet50
model = ResNet50(weights = 'imagenet')


# In[3]:


#architektura modelu ResNet50
model.summary()


# ## Import zdjecia z internetu
# #wyświetla zdjecie w jupyterze
# 
# 
# 
# ![] (link)
# 

# ![](https://natgeo.imgix.net/syndication/d03e14b9-ccf2-40d2-9612-997a20d35b4a/magazine-rights-exempt-2016-08-departments-panda-mania-12.jpg?auto=compress,format&w=1024&h=560&fit=crop)

# ![](https://www.google.com/url?sa=i&source=imgres&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiFvvuM8MLhAhWHyKQKHSxsBEoQjRx6BAgBEAU&url=https%3A%2F%2Fwww.nationalgeographic.com.au%2Fanimals%2Fwho-discovered-the-panda.aspx&psig=AOvVaw2_1mzwUKFN5triJdvHotFY&ust=1554894652416632)

# In[4]:


#import zdjecia z internetu
url_img = ('https://natgeo.imgix.net/syndication/d03e14b9-ccf2-40d2-9612-997a20d35b4a/magazine-rights-exempt-2016-08-departments-panda-mania-12.jpg?auto=compress,format&w=1024&h=560&fit=crop')

response = requests.get(url_img)

#zmiana na Bytes
img = Image.open(BytesIO(response.content))

#rozmiar zdjecia 224x 224 bo taki wymaga model
img = img.resize((224,224))
img


# In[5]:


# konwersja zdjecia na tablice o wartosciach 0-255
X = image.img_to_array(img)

#dodanie nowego wymiaru bo model przyjmuje 4 wymiary
X = np.expand_dims(X, axis =0)

#(1,,224,224,3)
#   1 - zdjecie
# 224 - rozmiar
# 224 - rozmiar
#   3 - RBG
X.shape


# In[6]:


np.expand_dims(X, axis =0).shape


# In[7]:


#predykcja
y_pred = model.predict(X)


# In[8]:


#prawdopodobieństwo co jest na zdjęciu
decode_predictions(y_pred, top = 5)


# In[9]:


#inne przypadki
url_money =('http://3.bp.blogspot.com/-CU3Mg-LeVC4/VWSAi6Ff3dI/AAAAAAAAAkM/UnHJHUkba3c/s400/IMG_9240.JPG')
url_dolar =('https://s3.amazonaws.com/ngccoin-production/us-coin-explorer-category/2718362-020o.jpg')
url_kasa =('https://ocdn.eu/pulscms-transforms/1/MesktkpTURBXy82NDZmNjk1MTExMzVmN2Q5ZmMwMWE1YjUxODU5YzdkNC5qcGeSlQMAAM0QbM0JPZMFzQNSzQHe')
url_snow =('https://miastodzieci.pl/wp-content/uploads/2015/09/snowman-1073800_1920.jpg') 
url_dolares = ('https://wf2.xcdn.pl/files/17/04/12/984916_hI4O_17123251389_bed3c3a1ba_b_83.jpg')
url_cash = ('http://m.wm.pl/2018/07/orig/pieniadze-22-482228.jpg')

response = requests.get(url_cash)
img = Image.open(BytesIO(response.content))

#rozmiar zdjecia 224x 224
img = img.resize((224,224))
img


# In[10]:


X = image.img_to_array(img)
X = np.expand_dims(X, axis =0)
X.shape


# In[11]:


#predykcja
y_pred = model.predict(X)


# In[12]:


#prawdopodobieństwo co jest na zdjęciu
decode_predictions(y_pred, top = 5)


# In[ ]:





#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[1]:


#import bibliotek
from  keras.applications.resnet50 import ResNet50, decode_predictions,preprocess_input
from keras.preprocessing import image

import numpy as np
import requests
from io import BytesIO 
from PIL import Image


# In[2]:


#podbranie modelu ResNet50
model = ResNet50(weights = 'imagenet')


# In[3]:


#architektura modelu ResNet50
model.summary()


# ## Import zdjecia z internetu
# #wyświetla zdjecie w jupyterze
# 
# 
# 
# ![] (link)
# 

# ![](https://natgeo.imgix.net/syndication/d03e14b9-ccf2-40d2-9612-997a20d35b4a/magazine-rights-exempt-2016-08-departments-panda-mania-12.jpg?auto=compress,format&w=1024&h=560&fit=crop)

# ![](https://www.google.com/url?sa=i&source=imgres&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiFvvuM8MLhAhWHyKQKHSxsBEoQjRx6BAgBEAU&url=https%3A%2F%2Fwww.nationalgeographic.com.au%2Fanimals%2Fwho-discovered-the-panda.aspx&psig=AOvVaw2_1mzwUKFN5triJdvHotFY&ust=1554894652416632)

# In[4]:


#import zdjecia z internetu
url_img = ('https://natgeo.imgix.net/syndication/d03e14b9-ccf2-40d2-9612-997a20d35b4a/magazine-rights-exempt-2016-08-departments-panda-mania-12.jpg?auto=compress,format&w=1024&h=560&fit=crop')

response = requests.get(url_img)

#zmiana na Bytes
img = Image.open(BytesIO(response.content))

#rozmiar zdjecia 224x 224 bo taki wymaga model
img = img.resize((224,224))
img


# In[5]:


# konwersja zdjecia na tablice o wartosciach 0-255
X = image.img_to_array(img)

#dodanie nowego wymiaru bo model przyjmuje 4 wymiary
X = np.expand_dims(X, axis =0)

#(1,,224,224,3)
#   1 - zdjecie
# 224 - rozmiar
# 224 - rozmiar
#   3 - RBG
X.shape


# In[6]:


np.expand_dims(X, axis =0).shape


# In[7]:


#predykcja
y_pred = model.predict(X)


# In[8]:


#prawdopodobieństwo co jest na zdjęciu
decode_predictions(y_pred, top = 5)


# In[9]:


#inne przypadki
url_money =('http://3.bp.blogspot.com/-CU3Mg-LeVC4/VWSAi6Ff3dI/AAAAAAAAAkM/UnHJHUkba3c/s400/IMG_9240.JPG')
url_dolar =('https://s3.amazonaws.com/ngccoin-production/us-coin-explorer-category/2718362-020o.jpg')
url_kasa =('https://ocdn.eu/pulscms-transforms/1/MesktkpTURBXy82NDZmNjk1MTExMzVmN2Q5ZmMwMWE1YjUxODU5YzdkNC5qcGeSlQMAAM0QbM0JPZMFzQNSzQHe')
url_snow =('https://miastodzieci.pl/wp-content/uploads/2015/09/snowman-1073800_1920.jpg') 
url_dolares = ('https://wf2.xcdn.pl/files/17/04/12/984916_hI4O_17123251389_bed3c3a1ba_b_83.jpg')
url_cash = ('http://m.wm.pl/2018/07/orig/pieniadze-22-482228.jpg')

response = requests.get(url_cash)
img = Image.open(BytesIO(response.content))

#rozmiar zdjecia 224x 224
img = img.resize((224,224))
img


# In[10]:


X = image.img_to_array(img)
X = np.expand_dims(X, axis =0)
X.shape


# In[11]:


#predykcja
y_pred = model.predict(X)


# In[12]:


#prawdopodobieństwo co jest na zdjęciu
decode_predictions(y_pred, top = 5)


# In[ ]:





#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: #import bibliotek # In[2]: #podbranie modelu ResNet50 # In[3]: #architektura modelu ResNet50 # ## Import zdjecia z internetu # #wyświetla zdjecie w jupyterze # # # # ![] (link) # # ![](https://natgeo.imgix.net/syndication/d03e14b9-ccf2-40d2-9612-997a20d35b4a/magazine-rights-exempt-2016-08-departments-panda-mania-12.jpg?auto=compress,format&w=1024&h=560&fit=crop) # ![](https://www.google.com/url?sa=i&source=imgres&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiFvvuM8MLhAhWHyKQKHSxsBEoQjRx6BAgBEAU&url=https%3A%2F%2Fwww.nationalgeographic.com.au%2Fanimals%2Fwho-discovered-the-panda.aspx&psig=AOvVaw2_1mzwUKFN5triJdvHotFY&ust=1554894652416632) # In[4]: #import zdjecia z internetu #zmiana na Bytes #rozmiar zdjecia 224x 224 bo taki wymaga model # In[5]: # konwersja zdjecia na tablice o wartosciach 0-255 #dodanie nowego wymiaru bo model przyjmuje 4 wymiary #(1,,224,224,3) #   1 - zdjecie # 224 - rozmiar # 224 - rozmiar #   3 - RBG # In[6]: # In[7]: #predykcja # In[8]: #prawdopodobieństwo co jest na zdjęciu # In[9]: #inne przypadki #rozmiar zdjecia 224x 224 # In[10]: # In[11]: #predykcja # In[12]: #prawdopodobieństwo co jest na zdjęciu # In[ ]: