Update app.py

app.py

@@ -55,8 +55,8 @@ def preprocessar_imagem(img, modelo='SE-RegUNet 4GF'):
 
 import os
 
-# Obtenha o diretório atual do script
-diretorio_atual = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+# Caminho absoluto para a pasta de salvamento
+caminho_salvar_resultado = "/Segmento_de_Angio_Coronariana_v5/Salvar Resultado"
 
 # Função para processar a imagem de entrada
 def processar_imagem_de_entrada(img, modelo, pipe, salvar_resultado=False):
@@ -97,12 +97,6 @@ def processar_imagem_de_entrada(img, modelo, pipe, salvar_resultado=False):
         img_out = ori.copy()
         img_out[logit, 0] = 255
 
-        # Defina o caminho absoluto para salvar o resultado
-        caminho_salvar_resultado = os.path.join(diretorio_atual, "Segmento_de_Angio_Coronariana_v5", "Salvar Resultado")
-        
-        # Certifique-se de que o diretório existe
-        os.makedirs(caminho_salvar_resultado, exist_ok=True)
-        
         # Salve o resultado em um arquivo se a opção estiver ativada
         if salvar_resultado:
             nome_arquivo = os.path.join(caminho_salvar_resultado, f'resultado_{int(time.time())}.png')
@@ -115,6 +109,7 @@ def processar_imagem_de_entrada(img, modelo, pipe, salvar_resultado=False):
         return str(e), None
 
 
+
 # Carregar modelos pré-treinados
 models = {
     'SE-RegUNet 4GF': torch.jit.load('./model/SERegUNet4GF.pt'),