Segue:
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
import cv2
from google.colab import files
from PIL import Image
# Para o Upload de uma imagem
uploaded = files.upload()
imagem_path = list(uploaded.keys())[0]
# Carregando a imagem usando OpenCV
imagem = cv2.imread(imagem_path)
imagem_rgb = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Carregando o modelo MobileNetV2 pré-treinado
modelo = MobileNetV2(weights="imagenet")
# Pré-processando a imagem para o formato esperado pelo modelo
imagem_redimensionada = cv2.resize(imagem_rgb, (224, 224))
imagem_array = np.expand_dims(imagem_redimensionada, axis=0)
imagem_array = preprocess_input(imagem_array)
# Fazendo a previsão da classe
predicoes = modelo.predict(imagem_array)
label = decode_predictions(predicoes)
# Exibindo a classe identificada
print("Objeto identificado:", label[0][0][1])
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