Update app.py

app.py

@@ -17,7 +17,7 @@ infer_tfms = tfms.A.Adapter([*tfms.A.resize_and_pad(384),tfms.A.Normalize()])
 
 # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
 def predict(img):
-    img = PIL.Image.open(img)
+    img = PIL.Image.fromarray(img, "RGB")
     pred_dict = model_type(img, infer_tfms, model.to("cpu"), class_map=ClassMap(['raccoon']), detection_threshold=0.5)
     return pred_dict["img"]