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@@ -1,18 +1,26 @@
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  import gradio as gr
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  from transformers import pipeline
 
3
 
4
  # Carregar o modelo de classificação de feijão
5
  classifier = pipeline("image-classification", model="mestrevh/computer-vision-beans")
6
 
7
  # Função para classificar a imagem
8
  def classify_bean(image):
9
- result = classifier(image)
 
 
 
 
 
 
 
10
  return result[0]['label'], result[0]['score']
11
 
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  # Criar a interface com Gradio
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  iface = gr.Interface(
14
  fn=classify_bean, # Função que será chamada
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- inputs=gr.Image(type="pil"), # Atualizado para a nova versão do Gradio
16
  outputs=["text", "json"], # O que será exibido após a classificação
17
  live=True, # Atualizar automaticamente
18
  title="Classificação de Feijões", # Título do aplicativo
@@ -20,4 +28,4 @@ iface = gr.Interface(
20
  )
21
 
22
  # Rodar o aplicativo
23
- iface.launch()
 
1
  import gradio as gr
2
  from transformers import pipeline
3
+ from PIL import Image
4
 
5
  # Carregar o modelo de classificação de feijão
6
  classifier = pipeline("image-classification", model="mestrevh/computer-vision-beans")
7
 
8
  # Função para classificar a imagem
9
  def classify_bean(image):
10
+ # Certifique-se de que a imagem é do tipo PIL
11
+ if not isinstance(image, Image.Image):
12
+ image = Image.open(image)
13
+
14
+ # Ativar padding no pré-processamento
15
+ result = classifier(image, padding=True)
16
+
17
+ # Retornar o resultado
18
  return result[0]['label'], result[0]['score']
19
 
20
  # Criar a interface com Gradio
21
  iface = gr.Interface(
22
  fn=classify_bean, # Função que será chamada
23
+ inputs=gr.Image(type="pil"), # Usando PIL para garantir que a imagem esteja no formato correto
24
  outputs=["text", "json"], # O que será exibido após a classificação
25
  live=True, # Atualizar automaticamente
26
  title="Classificação de Feijões", # Título do aplicativo
 
28
  )
29
 
30
  # Rodar o aplicativo
31
+ iface.launch(share=True) # A opção share=True cria um link público