Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
+import tensorflow as tf
+from PIL import Image
+import numpy as np
+
+# Model yükleme
+model = tf.keras.models.load_model("face_shape_model.h5")
+
+# FastAPI başlat
+app = FastAPI()
+
+# Görsel veriyi tahmin için işleme
+def preprocess_image(image):
+    image = image.resize((224, 224))  # Model input boyutuna göre değiştir
+    image = np.array(image) / 255.0  # Normalize et
+    image = np.expand_dims(image, axis=0)  # Batch boyutunu ekle
+    return image
+
+@app.post("/predict/")
+async def predict(file: UploadFile = File(...)):
+    # Dosyayı oku ve işleme
+    image = Image.open(file.file)
+    processed_image = preprocess_image(image)
+    prediction = model.predict(processed_image)
+    predicted_class = np.argmax(prediction, axis=1)[0]  # En yüksek olasılıklı sınıfı al
+    return {"predicted_class": int(predicted_class)}