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@@ -57,21 +57,29 @@ os.makedirs(transformed_images_dir, exist_ok=True)
 
 # Aplicar transformações no dataset
 def apply_transformations(example, idx):
-    # Carregar imagem usando PIL
-    image = Image.open(example["image"]).convert("RGB")
+    # Verificar se a imagem é um objeto PIL ou caminho
+    if isinstance(example["image"], Image.Image):
+        image = example["image"]  # Imagem já está carregada
+    else:
+        image = Image.open(example["image"]).convert("RGB")  # Caso seja um caminho
+
+    # Converter imagem para numpy array
     image_np = np.array(image)
 
     # Aplicar Albumentations
     transformed = albumentations_transform(image=image_np)
     transformed_image = transformed["image"]
 
-    # Salvar imagem transformada
+    # Converter de volta para PIL
     transformed_image_pil = Image.fromarray(transformed_image)
+
+    # Salvar imagem transformada em uma pasta local
     transformed_path = os.path.join(transformed_images_dir, f"transformed_{idx}.png")
     transformed_image_pil.save(transformed_path)
 
     return {"image": transformed_path}
 
+
 # Mapear transformações no dataset
 dataset = dataset.map(apply_transformations, with_indices=True)