Update app.py

app.py

@@ -6,17 +6,22 @@ import numpy as np
 model = tf.keras.models.load_model("quickdraw_model.keras")
 
 def predict(image):
-    # La imagen llega como un array (28x28) o RGB, normalizamos y aplanamos
-    image = image[...,0] if image.ndim == 3 else image  # si es RGB, toma un canal
+    import cv2
+    import numpy as np
+    # Si la imagen es RGB, conviértela a escala de grises
+    if image.ndim == 3:
+        image = np.mean(image, axis=2)
+    # Redimensiona a 28x28
+    image = cv2.resize(image, (28, 28))
     image = image / 255.0
     image = image.reshape(1, 784)
     preds = model.predict(image)
     class_idx = np.argmax(preds)
-    return class_idx  # puedes mapear a etiquetas si quieres
+    return str(class_idx)
 
 iface = gr.Interface(
     fn=predict,
-    inputs=gr.Image(shape=(28, 28), image_mode='L', source='upload'),
+    inputs=gr.Image(image_mode='L', source='upload', tool=None),
     outputs="label",
     title="QuickDraw API",
     description="API para reconocer dibujos estilo QuickDraw"