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@@ -8,19 +8,23 @@ model = load_model('cnn_covid.keras')
 
 # Función para hacer la predicción
 def predict_image(image):
-        # Preprocesar la imagen
-        img = image.resize((200, 200))  # Redimensionar a 200x200
-        img_array = img_to_array(img)
-        img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)  # Añadir dimensión para el batch
+    # Preprocesar la imagen
+    img = image.resize((200, 200))  # Redimensionar a 200x200
+    img_array = img_to_array(img)
+    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)  # Añadir dimensión para el batch
+    
+    # Realizar la predicción
+    prediction = model.predict(img_array)
+    
+    # Interpretar la predicción
+    result = 'COVID19' if prediction[0][0] < 0.5 else 'NORMAL'
+    return result, "If you don't have an image, please download one from this link: https://drive.google.com/drive/folders/1Dr11dKuSlgtWaTzNLRixzB19y588iNib?usp=sharing"
 
-        # Realizar la predicción
-        prediction = model.predict(img_array)
+# Crear la interfaz de Gradio
+iface = gr.Interface(fn=predict_image,
+                     inputs=gr.Image(type="pil"),
+                     outputs=[gr.Textbox(label="Prediction"), gr.Textbox(label="Download Link")],
+                     live=True)
 
-        # Interpretar la predicción
-        result = 'COVID19' if prediction[0][0] < 0.5 else 'NORMAL'
-        return result, "If you don't have an image, please download one from this link: https://drive.google.com/drive/folders/1Dr11dKuSlgtWaTzNLRixzB19y588iNib?usp=sharing"
-
-    # Crear la interfaz de Gradio
-    iface = gr.Interface(fn=predict_image,inputs=gr.Image(type="pil"), outputs=[gr.Textbox(label="Prediction"), gr.Textbox(label="Download Link")],  live=True)
 # Lanzar la interfaz
-iface.launch()
+iface.launch()