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app.py

@@ -11,10 +11,16 @@ interpreter.allocate_tensors()
 input_details = interpreter.get_input_details()
 output_details = interpreter.get_output_details()
 
+
 def predict(image):
+    # Verifica se a imagem está no formato correto (RGB)
+    if image.mode != 'RGB':
+        image = image.convert('RGB')
+
     # Redimensiona a imagem para o tamanho necessário pelo modelo
     image = image.resize((224, 224))  # Ajuste para o tamanho que seu modelo exige
-    image = np.expand_dims(np.array(image), axis=0).astype(np.float32)
+    image = np.array(image).astype(np.float32)  # Converte a imagem para numpy array
+    image = np.expand_dims(image, axis=0)  # Adiciona a dimensão extra para o batch
 
     # Realiza a inferência
     interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], image)
@@ -24,6 +30,7 @@ def predict(image):
     # O resultado pode precisar ser ajustado conforme a saída do modelo
     return output.tolist()  # Retorna o resultado da inferência
 
+
 # Configurando a interface Gradio
 interface = gr.Interface(fn=predict, inputs="image", outputs="label")
 interface.launch()