Upload 2 files

app.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+import streamlit as st
+from tensorflow.keras.models import load_model
+from PIL import Image
+import numpy as np
+
+model = load_model('cnn_model_epoch_100.h5')
+
+def process_image(img):
+    img = img.resize((170, 170))  # Boyutu 170x170 piksel yaptık
+    img = np.array(img) / 255.0  # Normalize ettik
+    img = np.expand_dims(img, axis=0)  # 0. ortada olsun diye sayfada
+
+st.title('Kanser Resmi sınıflandırma :cancer:')
+img_file = st.file_uploader('Bir Resim Seç', type=['jpeg', 'png'])
+
+if img_file is not None:
+    img = Image.open(img_file)
+    st.image(img, caption='Yüklenen resim')
+    prediction = model.predict(img)
+
+st.title('Kanser Resmi Sınıflandırma :cancer:')
+st.write('Resim seç ve model kanser olup olmadığını tahmin etsin.')
+
+file = st.file_uploader('Bir Resim Seç', type=['jpg', 'jpeg', 'png'])
+
+if file is not None:
+    img = Image.open(file)
+    st.image(img, caption='Yüklenen resim')
+    image = process_image(img)
+    prediction = model.predict(image)
+    predicted_class = np.argmax(prediction)
+
+    class_names = ['Kanser Değil', 'Kanser']
+    st.write(class_names[predicted_class])

cnn_model_epoch_100.h5

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:622e2efba6863dc1a74859fa63afc2b020466b5c7f31ce28c3515f9e4ed458f8
+size 28204312