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@@ -84,9 +84,10 @@ async def predict(data: InputData):
         
         if respuesta.status_code != 200:
             raise HTTPException(status_code=400, detail="No se pudo descargar la imagen")
-        #img = cv2.imread(imagen_temporal, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
-        #resized = cv2.resize(img, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_AREA)
-        #cv2.imwrite(imagen_temporal, resized)
+        img = cv2.imread(imagen_temporal, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
+        resized = cv2.resize(img, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_AREA)
+        imagen_normalizada = resized.astype(np.float32) / 255.0
+        cv2.imwrite(imagen_temporal, imagen_normalizada)
         # Convertir la imagen descargada a un array de NumPy
         B = representativo(imagen_temporal)
         w = som.winner(B)