Update app.py

app.py

@@ -29,11 +29,16 @@ def build_model(img_height, img_width, n):
 loaded_model = build_model(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)
 loaded_model.load_weights('modelo_treinado.h5')
 
-# Function to preprocess the uploaded image
-def preprocess_uploaded_image(input_image):
-    input_image = tf.image.decode_image(input_image.read(), channels=3)
+# Função para realizar o pré-processamento da imagem de entrada
+def preprocess_image(input_image):
+    # Redimensione a imagem para as dimensões esperadas pelo modelo
     input_image = tf.image.resize(input_image, (IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH))
+    
+    # Normalização dos valores de pixel para o intervalo [0, 1]
     input_image = input_image / 255.0
+
+    # Outras transformações, se necessárias (por exemplo, normalização adicional)
+
     return input_image
 
 # Função para fazer previsões usando o modelo treinado
@@ -58,13 +63,9 @@ def predict_image(input_image):
 # Crie uma interface Gradio para fazer previsões
 iface = gr.Interface(
     fn=predict_image,
-    inputs=gr.inputs.Image(label="Upload an Image", type="file"),
-    outputs=gr.outputs.Text(label="Prediction", type="markdown"),
-    interpretation="default",
-    title="Image Classifier",
-    description="Upload an image to classify it as 'Normal' or 'Cataract'.",
-    theme="compact",
-    loading="circle"
+    inputs="image",
+    outputs="text",
+    interpretation="default"
 )
 
 # Execute a interface Gradio