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@@ -38,15 +38,16 @@ def classify_image(input_image):
     # Adicionar o rótulo da previsão na imagem
     font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
     text = f'Previsao: {predicted_class_label}'
-    text_size = cv2.getTextSize(text, font, 0.5, 1)[0]
+    text_size = cv2.getTextSize(text, font, 0.7, 2)[0]
     text_x = (input_image_bgr.shape[1] - text_size[0]) // 2
-    text_y = input_image_bgr.shape[0] - 10
-    cv2.putText(input_image_bgr, text, (text_x, text_y), font, 0.5, (255, 255, 255), 1)
+    text_y = input_image_bgr.shape[0] - 20
+    cv2.putText(input_image_bgr, text, (text_x, text_y), font, 0.7, (255, 255, 255), 2)
     
     # Converter a imagem resultante de volta para RGB (formato Pillow)
     result_image = cv2.cvtColor(input_image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
     return result_image
 
+
 # Criar uma interface Gradio
 interface = gr.Interface(
     fn=classify_image,