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@@ -2,7 +2,7 @@ import tensorflow as tf
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from keras.utils import custom_object_scope
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import gradio as gr
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import numpy as np
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from PIL import Image, ImageDraw
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7 |
# Defina a camada personalizada FixedDropout
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8 |
class FixedDropout(tf.keras.layers.Dropout):
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@@ -55,13 +55,14 @@ def classify_image(inp):
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55 |
# Converte a imagem de saída de volta para numpy array
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56 |
output_image = np.array(output_image)
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# Crie uma interface Gradio
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iface = gr.Interface(
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fn=classify_image,
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inputs=gr.inputs.Image(shape=(192, 256)),
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outputs=[gr.outputs.
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capture_session=True,
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66 |
title="Detecção de Catarata",
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67 |
description="Esta interface permite a detecção de catarata em imagens de olhos.",
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2 |
from keras.utils import custom_object_scope
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3 |
import gradio as gr
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4 |
import numpy as np
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5 |
+
from PIL import Image, ImageDraw
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6 |
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7 |
# Defina a camada personalizada FixedDropout
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8 |
class FixedDropout(tf.keras.layers.Dropout):
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55 |
# Converte a imagem de saída de volta para numpy array
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56 |
output_image = np.array(output_image)
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57 |
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58 |
+
# Retorna uma lista com a imagem de entrada e o rótulo
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59 |
+
return [inp, output_image], predicted_class
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60 |
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61 |
# Crie uma interface Gradio
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62 |
iface = gr.Interface(
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63 |
fn=classify_image,
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64 |
inputs=gr.inputs.Image(shape=(192, 256)),
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65 |
+
outputs=[gr.outputs.Multi([gr.outputs.Image(type="numpy"), gr.outputs.Image(type="numpy")]), gr.outputs.Label()],
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66 |
capture_session=True,
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67 |
title="Detecção de Catarata",
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68 |
description="Esta interface permite a detecção de catarata em imagens de olhos.",
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