no cache embeddings baches

app.py

@@ -7,6 +7,7 @@ import os
 import pickle
 from pathlib import Path
 import gc
+import io
 
 # 🔑 Configurar token de Hugging Face
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
@@ -31,6 +32,13 @@ if "train" in dataset:
 
 # 🔄 Preprocesar imagen para Facenet
 def preprocess_image(img):
+    if isinstance(img, str):
+        # Si es una ruta de archivo o bytes en string
+        img = Image.open(io.BytesIO(img.encode() if isinstance(img, str) else img))
+    elif isinstance(img, bytes):
+        # Si son bytes directos
+        img = Image.open(io.BytesIO(img))
+    
     img_rgb = img.convert("RGB")
     img_resized = img_rgb.resize((160, 160), Image.Resampling.LANCZOS)
     return np.array(img_resized)
@@ -53,7 +61,22 @@ def build_database():
         
         for j, item in enumerate(batch):
             try:
-                img = item["image"]
+                # Debug: Imprimir la estructura del item
+                print(f"Estructura del item {i+j}:", type(item), item.keys() if hasattr(item, 'keys') else "No tiene keys")
+                
+                # Intentar diferentes formas de acceder a la imagen
+                if isinstance(item, dict):
+                    if 'image' in item:
+                        img = item['image']
+                    elif 'bytes' in item:
+                        img = item['bytes']
+                    else:
+                        print(f"❌ No se encontró la imagen en el item {i+j}")
+                        continue
+                else:
+                    print(f"❌ Formato de item no reconocido: {type(item)}")
+                    continue
+
                 img_processed = preprocess_image(img)
                 embedding = DeepFace.represent(
                     img_path=img_processed,
@@ -68,12 +91,15 @@ def build_database():
                 gc.collect()
                 
             except Exception as e:
-                print(f"❌ No se pudo procesar imagen {i+j}: {e}")
+                print(f"❌ No se pudo procesar imagen {i+j}: {str(e)}")
+                print(f"Tipo de error: {type(e)}")
+                continue
         
         # Guardar progreso después de cada lote
-        print("💾 Guardando progreso...")
-        with open(EMBEDDINGS_FILE, 'wb') as f:
-            pickle.dump(database, f)
+        if database:  # Solo guardar si hay datos
+            print("💾 Guardando progreso...")
+            with open(EMBEDDINGS_FILE, 'wb') as f:
+                pickle.dump(database, f)
         
         # Liberar memoria después de cada lote
         gc.collect()
@@ -94,7 +120,8 @@ def find_similar_faces(uploaded_image):
         del img_processed
         gc.collect()
         
-    except:
+    except Exception as e:
+        print(f"Error al procesar imagen de consulta: {str(e)}")
         return [], "⚠ No se detectó un rostro válido en la imagen."
 
     similarities = []