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| __author__ = "Marlon" | |
| __Cop__ = "BrainiaC©" | |
| import numpy as np | |
| import cv2 | |
| import os | |
| import streamlit as st | |
| from streamlit_drawable_canvas import st_canvas | |
| from tensorflow.keras.models import load_model | |
| st.title('Detector Numérico - BrainiaC©') | |
| # Caminho do modelo salvo corretamente | |
| model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'model.keras') # Certifique-se de salvar como .keras | |
| weights_path = "weights.weights.h5" # Certifique-se de salvar os pesos corretamente | |
| # Carregar o modelo e os pesos | |
| model = load_model(model_path) | |
| model.load_weights(weights_path) | |
| st.write("###### Author - Marlon Sousa") | |
| st.write("###### [Blog](https://marlonsousa.medium.com)") | |
| st.markdown(''' | |
| Tente Desenhar um Número! | |
| ''') | |
| canvas_result = st_canvas( | |
| fill_color='#000000', | |
| stroke_width=20, | |
| stroke_color='#FFFFFF', | |
| background_color='#000000', | |
| width=300, | |
| height=300, | |
| key='canvas' | |
| ) | |
| if canvas_result.image_data is not None: | |
| img = canvas_result.image_data.astype('uint8') # Garante que a imagem seja uint8 | |
| img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGBA2GRAY) # Converte para escala de cinza | |
| img = cv2.resize(img, (28, 28)) # Redimensiona para 28x28 pixels | |
| img = img / 255.0 # Normaliza os valores dos pixels | |
| img = img.reshape(1, 28, 28, 1) # Adiciona dimensão extra para o modelo | |
| if st.button('Predict'): | |
| val = model.predict(img) | |
| st.write(f"""# Resultado: {np.argmax(val[0])}""") |