Update app.py

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@@ -10,17 +10,14 @@ nn = set()  # Pixels non validés
 
 # Fonction pour traiter et redimensionner l'image importée
 def process_uploaded_image(uploaded_file):
-    image = Image.open(uploaded_file).convert("RGB").resize((50, 50))  # Conversion en RGB et redimensionnement à 50x50
+    image = Image.open(uploaded_file).convert("RGB").resize((300, 300))  # Conversion en RGB et redimensionnement à 300x300
     pixel_data = np.array(image)
     return pixel_data
 
 # Fonction pour déterminer la couleur dominante
 def dominant_color(surrounding_pixels):
-    # Convertir les pixels en tuples pour pouvoir utiliser Counter
     colors = [tuple(pixel) for pixel in surrounding_pixels]
-    # Compter les occurrences de chaque couleur
     color_counts = Counter(colors)
-    # Trouver la couleur avec le maximum d'occurrences
     return np.array(color_counts.most_common(1)[0][0], dtype=np.uint8)
 
 # Fonction pour générer une image en fonction des pixels voisins
@@ -31,8 +28,8 @@ def generate_image_from_neighbors(base_pixels):
     # Itération sur chaque pixel de l'image
     for i in range(height):
         for j in range(width):
-            # Collecte des couleurs des pixels environnants
             surrounding_pixels = []
+            # Collecte des couleurs des pixels environnants
             for di in range(-1, 2):  # -1, 0, 1
                 for dj in range(-1, 2):  # -1, 0, 1
                     if 0 <= i + di < height and 0 <= j + dj < width:
@@ -41,7 +38,7 @@ def generate_image_from_neighbors(base_pixels):
             # Déterminer la couleur dominante parmi les pixels environnants
             new_pixel_color = dominant_color(surrounding_pixels)
 
-            # Ajouter une petite variation aléatoire pour générer de l'unicité
+            # Ajouter une petite variation aléatoire
             variation = np.array([random.randint(-10, 10) for _ in range(3)])
             new_pixel_color = np.clip(new_pixel_color + variation, 0, 255)