import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
from PIL import Image
import streamlit as st

# Modeli yükle (src klasörünün içindeyse)
model = load_model('src/dates_classifier_model.h5')

def process_image(img):
    img = img.resize((224, 224))
    img = np.array(img) / 255.0
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

st.title('Hurma Resmi Sınıflandırma')
st.write('Bir hurma resmi yükleyin, hangi tür olduğunu tahmin edelim.')

file = st.file_uploader('Bir Resim Seçin', type=['jpg', 'jpeg', 'png'])

if file is not None:
    img = Image.open(file)
    st.image(img, caption='Yüklenen Resim', use_column_width=True)

    processed_image = process_image(img)
    prediction = model.predict(processed_image)
    predicted_class = np.argmax(prediction)

    class_names = [
        'Rutab', 'Meneifi', 'Sokari', 'Galaxy', 'Shaishe',
        'Medjool', 'Ajwa', 'Nabtat Ali', 'Sugaey'
    ]

    st.write(f'Tahmin Edilen Sınıf: **{class_names[predicted_class]}**')