াুাি

import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy as np # ১. আগে থেকে ট্রেইন করা এআই মডেল লোড করা model = tf.keras.models.load_model('crop_disease_model.h5') # রোগের নাম এবং তার প্রেসক্রিপশনের ডাটাবেজ prescription_db = { "Tomato_Late_Blight": { "disease_bn": "টমেটোর লেট ব্লাইট (নাবী ধসা রোগ)", "solution": "ম্যানকোজেব (Mancozeb) জাতীয় ছত্রাকনাশক প্রতি লিটার পানিতে ২ গ্রাম মিশিয়ে স্প্রে করুন। আক্রান্ত গাছ তুলে ফেলুন।" }, "Rice_Blast": { "disease_bn": "ধানের ব্লাস্ট রোগ", "solution": "জমিতে ট্রাইসাইক্লাজল (Tricyclazole) বা ট্রুপার ছত্রাকনাশক ব্যবহার করুন এবং পর্যাপ্ত পটাশ সার দিন।" } } def get_prescription(image_path): # ২. ছবি প্রসেস করা img = Image.open(image_path).resize((224, 224)) img_array = np.expand_dims(np.array(img) / 255.0, axis=0) # ৩. এআই দিয়ে রোগ প্রেডিক্ট করা predictions = model.predict(img_array) class_idx = np.argmax(predictions) # ধরি মডেল ইনডেক্স অনুযায়ী রোগের নাম বের করল detected_disease = "Tomato_Late_Blight" # ৪. বাংলা প্রেসক্রিপশন রিটার্ন করা info = prescription_db[detected_disease] print(f"শনাক্তকৃত রোগ: {info['disease_bn']}") print(f"প্রেসক্রিপশন/সমাধান: {info['solution']}") # ব্যবহার পদ্ধতি: # get_prescription("leaf_image.jpg")