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@@ -46,18 +46,18 @@ def classify_image(input_image):
     # Crie uma imagem composta com o rótulo de previsão
     output_image = (input_image[0] * 255).astype('uint8')
 
-    # Escreva o rótulo de previsão no output_image (com a cor do texto)
+    # Adicione espaço para o rótulo de previsão na parte inferior da imagem
+    output_image = cv2.copyMakeBorder(output_image, 0, 50, 0, 0, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(255, 255, 255))
+
+    # Escreva o rótulo de previsão na imagem
     font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
     font_scale = 0.4  # Tamanho da fonte reduzido
-
-    # Adicione a data e hora da análise
-    current_time = datetime.datetime.now()
-    cv2.putText(output_image, f"Analysis Time: {current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}", (10, 40), font, font_scale, (0, 255, 0), 1)
-
-    cv2.putText(output_image, f"Predicted Class: {predicted_class}", (10, 60), font, font_scale, (0, 255, 0), 1)  # Cor verde
+    cv2.putText(output_image, f"Analysis Time: {current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}", (10, 20), font, font_scale, (0, 0, 0), 1)
+    cv2.putText(output_image, f"Predicted Class: {predicted_class}", (10, 40), font, font_scale, (0, 0, 0), 1)  # Cor preta
 
     return output_image
 
+
 # Crie uma interface Gradio
 input_interface = gr.Interface(
     fn=classify_image,