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import gradio as gr | |
from fastai.vision.all import * | |
import skimage | |
learn = load_learner('model.pkl') | |
def predict(img): | |
img = PILImage.create(img) | |
img = img.resize((224, 224)) # Redimensionar imagen aquí si es necesario | |
pred, pred_idx, probs = learn.predict(img) | |
return pred | |
title = "Modelo de Predicción Aves" | |
description = "Este modelo utiliza redes neuronales para clasificar diferentes especies de aves en imágenes. En la parte inferior, puedes probar el modelo con algunas imágenes de muestra." | |
examples = ['3.jpg', '5.jpg', 'images.jpeg', '1.jpg', '2.jpg', '4.jpg', '6.jpg'] | |
# Crear la interfaz | |
with gr.Blocks() as demo: | |
gr.Markdown(f"## {title}") | |
gr.Markdown(description) | |
with gr.Row(): | |
image_input = gr.Image(type="pil") | |
label_output = gr.Label(num_top_classes=1) | |
image_input.upload(predict, inputs=image_input, outputs=label_output) | |
gr.Examples(examples=examples, inputs=image_input, outputs=label_output) | |
# Lanzar la interfaz | |
demo.launch() | |