Update app.py

app.py

@@ -29,6 +29,18 @@ def build_model(img_height, img_width, n):
 loaded_model = build_model(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)
 loaded_model.load_weights('modelo_treinado.h5')
 
+# Função para realizar o pré-processamento da imagem de entrada
+def preprocess_image(input_image):
+    # Redimensione a imagem para as dimensões esperadas pelo modelo
+    input_image = tf.image.resize(input_image, (IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH))
+    
+    # Normalização dos valores de pixel para o intervalo [0, 1]
+    input_image = input_image / 255.0
+
+    # Outras transformações, se necessárias (por exemplo, normalização adicional)
+
+    return input_image
+
 # Função para fazer previsões usando o modelo treinado
 def predict_image(input_image):
     # Realize o pré-processamento na imagem de entrada