dealing with png

app.py

@@ -30,6 +30,9 @@ def load_cnn():
 
 # Função para pré-processar a imagem e extrair características
 def extract_features(image, cnn_model):
+    # Converter a imagem para RGB (remover canal alfa se existir)
+    image = image.convert("RGB")
+    
     transform = transforms.Compose([
         transforms.Resize((256, 256)),
         transforms.ToTensor(),
@@ -51,15 +54,18 @@ cnn_model = load_cnn()
 # Upload da imagem
 uploaded_file = st.file_uploader("Escolha uma imagem...", type=["jpg", "jpeg", "png"])
 if uploaded_file is not None:
-    image = Image.open(uploaded_file)
-    st.image(image, caption="Imagem enviada", use_column_width=True)
+    try:
+        image = Image.open(uploaded_file)
+        st.image(image, caption="Imagem enviada", use_column_width=True)
 
-    # Extrair características da imagem usando a CNN
-    image_features = extract_features(image, cnn_model)
+        # Extrair características da imagem usando a CNN
+        image_features = extract_features(image, cnn_model)
 
-    # Fazer a previsão
-    prediction = model.predict(image_features)
-    predicted_class = label_encoder.inverse_transform(prediction)[0]
+        # Fazer a previsão
+        prediction = model.predict(image_features)
+        predicted_class = label_encoder.inverse_transform(prediction)[0]
 
-    # Exibir o resultado
-    st.write(f"Classificação: **{predicted_class}**")
+        # Exibir o resultado
+        st.write(f"Classificação: **{predicted_class}**")
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Erro ao processar a imagem: {e}")

requirements.txt

@@ -9,4 +9,4 @@ matplotlib==3.7.2
 streamlit==1.27.0
 joblib==1.3.2
 huggingface_hub==0.19.4
-Pillow>=7.1.0,<10  # Versão compatível com todos os pacotes
+Pillow==10.0.0