Create detect_anomalies.py

detect_anomalies.py

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+import numpy as np
+import cv2
+
+def detect_anomalies(mask):
+    # Aplicar um limiar à máscara para identificar as regiões de anomalia
+    threshold = 0.5  # Ajuste o limiar conforme necessário
+    anomalies = (mask > threshold).astype(np.uint8)
+
+    # Aplicar pós-processamento, como erosão e dilatação, se necessário
+    # anomalies = cv2.erode(anomalies, kernel, iterations=1)
+    # anomalies = cv2.dilate(anomalies, kernel, iterations=1)
+
+    return anomalies