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@@ -35,22 +35,28 @@ def classify_image(inp):
     # Obtém a classe prevista
     predicted_class = class_names[np.argmax(prediction)]
 
-    return predicted_class
+    # Formate a saída em HTML
+    result_html = f"""
+    <h2>Resultado da Classificação</h2>
+    <p><strong>Categoria Predita:</strong> {predicted_class}</p>
+    """
 
-# Formate a interface Gradio com HTML e informações em português
+    return result_html
+
+# Crie uma interface Gradio
 iface = gr.Interface(
     fn=classify_image,
     inputs=gr.inputs.Image(shape=(192, 256)),
-    outputs=gr.outputs.HTML("<h2>Resultado da Classificação</h2><p><strong>Categoria Predita:</strong> {}</p>".format), 
+    outputs=gr.outputs.HTML(),  # Saída formatada com HTML
     live=True,
     title="Classificador de Catarata",
     description="Este é um classificador de imagens médicas para detectar catarata. Faça o upload de uma imagem e clique em 'Classificar' para obter a categoria predita.",
-    allow_screenshot=False,  
-    allow_flagging=False,  
+    allow_screenshot=False,
+    allow_flagging=False,
     layout="vertical",
     capture_session=True,
-    theme="default",  # Define o tema para o padrão
-    )
+    theme="default",
+)
 
 # Inicie a interface Gradio
-iface.launch()
+iface.launch()