Update app.py

app.py

@@ -65,16 +65,16 @@ def segment(image):
     mask_image = mask_image.astype(np.uint8)
     mask_image = Image.fromarray(mask_image).convert("L")
 
-    #Porcentaje de 0
+    # Porcentagem de 0
     positive_pixels = np.count_nonzero(mask_image)
     total_pixels = mask_image.size[0] * mask_image.size[1]
     percentage = (positive_pixels / total_pixels) * 100
 
-     # Calcular los porcentajes de 0 y 1
-    class_0_percentage = 100 - percentage
-    class_1_percentage = percentage
+    # Calcular as porcentagens de 0 e 1
+    porcentagem_classe_0 = 100 - percentage
+    porcentagem_classe_1 = percentage
 
-    return mask_image, class_0_percentage, class_1_percentage
+    return mask_image, porcentagem_classe_0, porcentagem_classe_1
 
 if __name__ == "__main__":
     model = build_model(input_shape=(size, size, 1))
@@ -82,14 +82,14 @@ if __name__ == "__main__":
         fn=segment,
         inputs="image",
         outputs=[
-            gr.Image(type="pil", label="Breast Cancer Mask"),
-            gr.Number(label="Class 0 Percentage"),
-            gr.Number(label="Class 1 Percentage")
+            gr.Image(type="pil", label="Máscara de Câncer de Mama"),
+            gr.Number(label="Porcentagem da Classe 0"),
+            gr.Number(label="Porcentagem da Classe 1")
         ],
         examples=[["benign (87).png"], ["benign (319).png"]],
-        title = '<h1 style="text-align: center;">Breast Cancer Ultrasound Image Segmentation </h1>',
-        description = """
-        Se ha desarrollado una demostración de segmentación de imágenes de ultrasonido de cáncer de mama.
-         Cargue un archivo de imagen o pruebe uno de los ejemplos a continuación
+        title='<h1 style="text-align: center;">Segmentação de Imagens de Ultrassom de Câncer de Mama</h1>',
+        description="""
+        Foi desenvolvida uma demonstração de segmentação de imagens de ultrassom de câncer de mama.
+        Carregue um arquivo de imagem ou experimente um dos exemplos abaixo.
         """
-    ).launch(debug=True)
+    ).launch(debug=True)