predict_glaucoma.py

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

def predict_glaucoma(image_path, model_path):
    # Carrega o modelo de classificação
    model = keras.models.load_model(model_path)

    # Lê a imagem do arquivo temporário
    input_image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)

    # Redimensiona a imagem para 256x256 pixels
    resize_width = 256
    resize_height = 256
    input_image = cv2.resize(input_image, (resize_width, resize_height))

    # Normaliza os valores de pixel da imagem
    input_image = input_image.astype(np.float32) / 255.0

    # Converte a imagem para escala de cinza
    input_image = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Faz a previsão do modelo
    input_tensor = np.expand_dims(input_image, axis=(0, -1))
    prediction = model.predict(input_tensor)[0][0]

    return prediction