app.py

import gradio as gr
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array

# Cargar el modelo .keras
model = load_model('cnn_covid.keras')

# Función para hacer la predicción
def predict_image(image):
        # Preprocesar la imagen
        img = image.resize((200, 200))  # Redimensionar a 200x200
        img_array = img_to_array(img)
        img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)  # Añadir dimensión para el batch

        # Realizar la predicción
        prediction = model.predict(img_array)

        # Interpretar la predicción
        result = 'COVID19' if prediction[0][0] < 0.5 else 'NORMAL'
        return result, "If you don't have an image, please download one from this link: https://drive.google.com/drive/folders/1Dr11dKuSlgtWaTzNLRixzB19y588iNib?usp=sharing"

    # Crear la interfaz de Gradio
    iface = gr.Interface(fn=predict_image,inputs=gr.Image(type="pil"), outputs=[gr.Textbox(label="Prediction"), gr.Textbox(label="Download Link")],  live=True)
# Lanzar la interfaz
iface.launch()