Update app.py

app.py

@@ -51,14 +51,15 @@ def predict_image(input_image):
     prediction = loaded_model.predict(input_image)
 
     # A saída será uma matriz de previsões (no caso de classificação de duas classes, será algo como [[probabilidade_classe_0, probabilidade_classe_1]])
-    # Adicione lógica para interpretar o resultado e formatá-lo para exibição
     class_names = ["Normal", "Cataract"]
-    predicted_class = class_names[np.argmax(prediction)]
-    probability = prediction[0][np.argmax(prediction)]
+    probabilities = prediction[0]
 
-    formatted_text = f"Predicted Class: {predicted_class}\nProbability: {probability:.2%}"
-    return formatted_text
+    # Formate os resultados com todos os rótulos e probabilidades
+    result_text = ""
+    for class_name, probability in zip(class_names, probabilities):
+        result_text += f"{class_name}: {probability:.2%}\n"
 
+    return result_text
 
 # Crie uma interface Gradio para fazer previsões
 iface = gr.Interface(