Update app.py

app.py

@@ -8,7 +8,7 @@ model = load_model('mio_modello.h5')
 
 # Preprocessare l'immagine
 def preprocess_image(image):
-    image = Image.fromarray(image)  # Assumendo che 'image' sia un array numpy
+    #image = Image.fromarray(image)  # Assumendo che 'image' sia un array numpy
     image = image.resize((64, 64))  # Ridimensionare l'immagine a 64x64
     
     # Aggiungi un controllo per verificare la forma dell'immagine
@@ -40,7 +40,7 @@ def classify_image(image):
 # Definire l'interfaccia di Gradio
 gr.Interface(
     fn=classify_image,  # Funzione di classificazione
-    inputs=gr.Image(type="numpy"),  # Input: immagine in formato numpy
+    inputs=gr.Image(), 
     outputs=gr.Label(num_top_classes=2),  # Output: label con le percentuali per le due classi
     title="Chihuahua vs Muffin Classifier",
     description="Carica un'immagine e scopri se è un Chihuahua o un Muffin, con percentuali di confidenza!"