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@@ -35,19 +35,19 @@ def process_image(image):
35
  # Predicci贸n
36
  result = model.predict(np.expand_dims(processed_image, axis=0))[0]
37
 
38
- predicted_class = 'Maligno' if result[0][0] >= 0.5 else 'Benigno'
39
 
40
  return predicted_class
41
 
42
 
43
  # Configuraci贸n de la barra lateral
44
  st.sidebar.title('Clasificador de C谩ncer de Piel') # t铆tulo de la barra
45
- st.sidebar.image('logo.png', width=80) # icono de la barra
46
  st.sidebar.markdown('[Github](https://github.com/lalovaltierra/MIA)') # link
47
 
48
  # Configuraci贸n del cuerpo principal
49
  st.title('Selecciona una im谩gen') # t铆tulo del cuerpo principal
50
- uploaded_image = st.file_uploader('Cargar Imagen', type=['jpg', 'jpeg', 'png']) # input para imagen
51
 
52
  # Mostrar la imagen cargada y el resultado del procesamiento
53
  col1, col2 = st.columns(2) # se generan dos columnas
 
35
  # Predicci贸n
36
  result = model.predict(np.expand_dims(processed_image, axis=0))[0]
37
 
38
+ predicted_class = 'Maligno' if result[0] >= 0.5 else 'Benigno'
39
 
40
  return predicted_class
41
 
42
 
43
  # Configuraci贸n de la barra lateral
44
  st.sidebar.title('Clasificador de C谩ncer de Piel') # t铆tulo de la barra
45
+ st.sidebar.image('logo.png', width=50) # icono de la barra
46
  st.sidebar.markdown('[Github](https://github.com/lalovaltierra/MIA)') # link
47
 
48
  # Configuraci贸n del cuerpo principal
49
  st.title('Selecciona una im谩gen') # t铆tulo del cuerpo principal
50
+ uploaded_image = st.file_uploader(type=['jpg', 'jpeg', 'png']) # input para imagen
51
 
52
  # Mostrar la imagen cargada y el resultado del procesamiento
53
  col1, col2 = st.columns(2) # se generan dos columnas