Refactoring some stuff

main.py

@@ -1,10 +1,10 @@
 import os
 import shutil
-import joblib  # <-- Importa o joblib
-import numpy as np # <-- Importa o numpy
+import joblib
+import numpy as np
 from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, Depends, HTTPException, status
 from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials
-from feature_extractor_single import process_single_image # Esta é a extração do ConvNext
+from feature_extractor_single import process_single_image
 
 #1. CONFIGURAÇÃO DA APLICAÇÃO E AUTENTICAÇÃO
 app = FastAPI(title="SojaClassifierAPI")
@@ -60,14 +60,14 @@ async def classify_image(file: UploadFile = File(...), token: str = Depends(veri
 
     try:
         #Extrai Features (ConvNext - 1536 dimensões)
-        #(process_single_image vem do seu feature_extractor_single.py)
+        #(process_single_image vem do feature_extractor_single.py)
         features_array = process_single_image(temp_path)
         
-        #Prepara o vetor para o Scikit-learn
+        #Prepara o vetor para Scikit-learn
         #O sklearn espera um array 2D (1, 1536) e não (1536,)
         nova_feature = features_array.reshape(1, -1)
 
-        #Executa o Pipeline de Classificação (a lógica do seu notebook)
+        #Executa o pipeline de classificação
         #Normaliza a nova feature com o mesmo scaler usado no treino
         nova_feature_scaled = SCALER.transform(nova_feature)