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@@ -13,23 +13,23 @@ def preprocesar_imagen(image):
         image = Image.fromarray(image)
     if image.mode in ('RGBA', 'LA'):
         image = image.convert('RGB')
-    image = image.convert('L')
+    image = image.convert('L')  # blanco y negro
     image = ImageOps.invert(image)
     image = image.resize((28, 28), Image.NEAREST)
     arr = np.array(image) / 255.0
-    return arr, image  # Regresamos el array (para el modelo) y el PIL (para mostrar)
+    arr = arr.reshape(1, 28, 28, 1)  # Para CNN
+    return arr, image  # Regresa el array (input modelo) y el PIL (para mostrar)
 
 def predict(image):
     try:
         arr, img_procesada_pil = preprocesar_imagen(image)
-        entrada = arr.reshape(1, 784)
-        preds = model.predict(entrada)
+        preds = model.predict(arr)
         class_idx = np.argmax(preds)
-        # Devolvemos: predicción, imagen preprocesada (como PIL)
         return {etiquetas[class_idx]: float(preds[0][class_idx])}, img_procesada_pil
     except Exception as e:
         return f"Error: {str(e)}", None
 
+
 iface = gr.Interface(
     fn=predict,
     inputs=gr.Image(label="Dibuja o sube una imagen (fondo blanco, trazo negro)"),