Update app.py

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@@ -4,9 +4,74 @@ import numpy as np
 from PIL import Image
 import io
 
+# Dicionário de áreas da íris e suas correlações com órgãos/sistemas
+MAPA_IRIDOLOGICO = {
+    "superior": {
+        "cerebro": (330, 30),
+        "sistema_nervoso": (0, 30),
+    },
+    "superior_direito": {
+        "pulmao": (30, 60),
+        "bronquios": (45, 60),
+    },
+    "direito": {
+        "figado": (60, 120),
+        "vesicula": (75, 120),
+        "rim_direito": (90, 120),
+    },
+    "inferior_direito": {
+        "intestino_grosso": (120, 150),
+        "apendice": (135, 150),
+    },
+    "inferior": {
+        "sistema_digestivo": (150, 210),
+        "intestino_delgado": (180, 210),
+    },
+    "inferior_esquerdo": {
+        "bexiga": (210, 240),
+        "sistema_reprodutor": (225, 240),
+    },
+    "esquerdo": {
+        "estomago": (240, 300),
+        "pancreas": (255, 300),
+        "rim_esquerdo": (270, 300),
+    },
+    "superior_esquerdo": {
+        "coracao": (300, 330),
+        "tireoide": (315, 330),
+    }
+}
+
+def analisar_caracteristicas_iris(roi, setor):
+    """
+    Analisa características específicas de um setor da íris
+    """
+    if roi.size == 0:
+        return []
+    
+    media = np.mean(roi)
+    std = np.std(roi)
+    
+    # Análise de padrões específicos
+    alteracoes = []
+    
+    # Análise de densidade
+    if media < 85:  # Área escura
+        alteracoes.append("Possível congestão/inflamação")
+    elif media > 170:  # Área clara
+        alteracoes.append("Possível deficiência/hipofunção")
+        
+    # Análise de textura
+    if std > 45:  # Alta variação
+        alteracoes.append("Sinais de irritação/estresse")
+    elif std < 15:  # Baixa variação
+        alteracoes.append("Possível atrofia/degeneração")
+        
+    return alteracoes
+
 def analisar_iris(imagem):
     """
-    Função para analisar a íris através de processamento de imagem
+    Realiza análise completa da íris com foco em indicadores de saúde
     """
     # Converter para array numpy
     img_array = np.array(imagem)
@@ -14,7 +79,7 @@ def analisar_iris(imagem):
     # Converter para escala de cinza
     gray = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
     
-    # Detectar círculos (íris) usando transformada de Hough
+    # Detectar círculos (íris)
     circles = cv2.HoughCircles(
         gray,
         cv2.HOUGH_GRADIENT,
@@ -26,51 +91,54 @@ def analisar_iris(imagem):
         maxRadius=100
     )
     
-    # Criar cópia da imagem para desenhar
     output = img_array.copy()
-    
-    resultados = []
+    analise_detalhada = []
     
     if circles is not None:
         circles = np.uint16(np.around(circles))
         for i in circles[0, :]:
-            # Desenhar círculo externo
-            cv2.circle(output, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
-            # Desenhar centro
-            cv2.circle(output, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
+            center = (i[0], i[1])
+            radius = i[2]
             
-            # Análise de características
-            roi = gray[i[1]-i[2]:i[1]+i[2], i[0]-i[2]:i[0]+i[2]]
-            if roi.size > 0:
-                media = np.mean(roi)
-                std = np.std(roi)
-                
-                resultados.append(f"Análise da Íris:")
-                resultados.append(f"- Densidade média: {media:.2f}")
-                resultados.append(f"- Variação de textura: {std:.2f}")
-                
-                # Análise de setores
-                altura, largura = roi.shape
-                setor_superior = np.mean(roi[:altura//3, :])
-                setor_medio = np.mean(roi[altura//3:2*altura//3, :])
-                setor_inferior = np.mean(roi[2*altura//3:, :])
-                
-                resultados.append("\nAnálise por Setores:")
-                resultados.append(f"- Setor Superior: {setor_superior:.2f}")
-                resultados.append(f"- Setor Médio: {setor_medio:.2f}")
-                resultados.append(f"- Setor Inferior: {setor_inferior:.2f}")
+            # Desenhar círculo da íris
+            cv2.circle(output, center, radius, (0, 255, 0), 2)
+            
+            # Análise por setores
+            for setor, orgaos in MAPA_IRIDOLOGICO.items():
+                for orgao, (ang_inicio, ang_fim) in orgaos.items():
+                    # Criar máscara para o setor
+                    mask = np.zeros_like(gray)
+                    cv2.ellipse(mask, center, (radius, radius), 0, ang_inicio, ang_fim, 255, -1)
+                    
+                    # Região de interesse
+                    roi = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask=mask)
+                    
+                    # Analisar características
+                    alteracoes = analisar_caracteristicas_iris(roi[roi != 0], setor)
+                    
+                    if alteracoes:
+                        # Desenhar indicador no setor
+                        ang_medio = np.radians((ang_inicio + ang_fim) / 2)
+                        pt_x = int(center[0] + (radius * 0.8) * np.cos(ang_medio))
+                        pt_y = int(center[1] + (radius * 0.8) * np.sin(ang_medio))
+                        cv2.circle(output, (pt_x, pt_y), 3, (0, 0, 255), -1)
+                        
+                        # Adicionar à análise
+                        orgao_formatado = orgao.replace("_", " ").title()
+                        analise_detalhada.append(f"\nRegião: {orgao_formatado}")
+                        for alt in alteracoes:
+                            analise_detalhada.append(f"- {alt}")
     
-    return output, "\n".join(resultados)
+    return output, "\n".join(analise_detalhada)
 
-def gerar_relatorio(imagem, nome_paciente, idade, data_analise):
+def gerar_relatorio_saude(imagem, nome_paciente, idade, data_analise, sintomas):
     """
-    Função para gerar relatório completo da análise
+    Gera relatório completo com análise de saúde
     """
-    img_array = np.array(imagem)
-    resultado_analise, metricas = analisar_iris(imagem)
+    resultado_imagem, analise = analisar_iris(imagem)
     
     relatorio = f"""
-    RELATÓRIO DE ANÁLISE IRIDOLÓGICA
+    RELATÓRIO DE ANÁLISE IRIDOLÓGICA - AVALIAÇÃO DE SAÚDE
     
     Data: {data_analise}
     
@@ -78,86 +146,113 @@ def gerar_relatorio(imagem, nome_paciente, idade, data_analise):
     Nome: {nome_paciente}
     Idade: {idade}
     
-    ANÁLISE TÉCNICA
-    {metricas}
+    SINTOMAS RELATADOS
+    {sintomas}
     
-    OBSERVAÇÕES GERAIS
-    - Análise realizada com processamento computadorizado de imagem
-    - Recomenda-se acompanhamento profissional para interpretação detalhada
+    ANÁLISE IRIDOLÓGICA DETALHADA
+    {analise}
+    
+    OBSERVAÇÕES IMPORTANTES
+    - Esta análise é baseada em princípios da iridologia
+    - Os resultados são indicativos e não substituem diagnóstico médico
+    - Recomenda-se consulta com profissionais de saúde para avaliação completa
+    - Alterações identificadas podem ter diferentes significados clínicos
     """
     
-    return relatorio
+    return resultado_imagem, relatorio
 
 def main():
-    # Configuração do tema
+    # Configuração do tema moderno
     theme = gr.themes.Soft(
-        primary_hue="blue",
-        secondary_hue="gray",
+        primary_hue="teal",
+        secondary_hue="indigo",
     ).set(
         body_background_fill="*neutral_50",
         block_background_fill="*neutral_100",
         button_primary_background_fill="*primary_500",
+        button_primary_background_fill_dark="*primary_600",
     )
     
-    # Criação da interface
-    with gr.Blocks(theme=theme, title="Análise Iridológica") as iface:
-        gr.Markdown("# Sistema de Análise Iridológica")
+    # Interface principal
+    with gr.Blocks(theme=theme, title="Análise Iridológica - Avaliação de Saúde") as iface:
+        gr.Markdown("""
+        # Sistema Avançado de Análise Iridológica
+        ### Avaliação de Indicadores de Saúde através da Íris
+        """)
         
         with gr.Tabs():
-            # Aba de Análise Básica
-            with gr.Tab("Análise Básica"):
+            # Aba de Análise Rápida
+            with gr.Tab("Análise Rápida"):
                 with gr.Row():
                     with gr.Column():
-                        input_image = gr.Image(label="Carregar Imagem da Íris", type="pil")
+                        input_image = gr.Image(label="Upload da Imagem da Íris", type="pil")
+                        analyze_btn = gr.Button("Analisar Íris", variant="primary")
+                    
                     with gr.Column():
                         output_image = gr.Image(label="Íris Analisada")
-                        output_text = gr.Textbox(label="Resultados da Análise", lines=10)
+                        output_text = gr.Textbox(label="Indicadores Identificados", lines=10)
                 
-                analyze_btn = gr.Button("Realizar Análise", variant="primary")
                 analyze_btn.click(
                     fn=analisar_iris,
                     inputs=[input_image],
                     outputs=[output_image, output_text]
                 )
             
-            # Aba de Relatório Completo
-            with gr.Tab("Relatório Completo"):
+            # Aba de Relatório Detalhado
+            with gr.Tab("Relatório Detalhado"):
                 with gr.Row():
                     with gr.Column():
                         nome_input = gr.Textbox(label="Nome do Paciente")
                         idade_input = gr.Number(label="Idade", minimum=0, maximum=120)
                         data_input = gr.Textbox(label="Data da Análise")
-                        report_image = gr.Image(label="Carregar Imagem da Íris", type="pil")
+                        sintomas_input = gr.Textbox(label="Sintomas Relatados", lines=3)
+                        report_image = gr.Image(label="Imagem da Íris", type="pil")
+                        report_btn = gr.Button("Gerar Relatório Completo", variant="primary")
                     
                     with gr.Column():
-                        report_output = gr.Textbox(label="Relatório Completo", lines=15)
+                        report_output_image = gr.Image(label="Íris Analisada")
+                        report_output = gr.Textbox(label="Relatório de Saúde", lines=15)
                 
-                report_btn = gr.Button("Gerar Relatório", variant="primary")
                 report_btn.click(
-                    fn=gerar_relatorio,
-                    inputs=[report_image, nome_input, idade_input, data_input],
-                    outputs=[report_output]
+                    fn=gerar_relatorio_saude,
+                    inputs=[report_image, nome_input, idade_input, data_input, sintomas_input],
+                    outputs=[report_output_image, report_output]
                 )
             
-            # Aba de Informações
-            with gr.Tab("Informações"):
+            # Aba de Referência
+            with gr.Tab("Guia de Referência"):
                 gr.Markdown("""
-                ## Sobre a Análise Iridológica
+                ## Guia de Interpretação Iridológica
+                
+                ### Significados das Análises
+                - Áreas Escuras: Podem indicar congestão ou inflamação
+                - Áreas Claras: Podem indicar deficiência ou hipofunção
+                - Texturas Irregulares: Podem indicar irritação ou estresse
+                - Marcas Radiais: Podem indicar tensão ou sobrecarga
+                
+                ### Regiões da Íris e Correlações
+                1. Região Superior
+                   - Cérebro e Sistema Nervoso
+                
+                2. Região Direita
+                   - Fígado
+                   - Vesícula Biliar
+                   - Rim Direito
                 
-                A iridologia é uma técnica de análise que estuda os sinais presentes na íris dos olhos 
-                para avaliar características e condições do organismo. Este sistema realiza uma análise 
-                computadorizada preliminar, que deve ser interpretada por um profissional qualificado.
+                3. Região Inferior
+                   - Sistema Digestivo
+                   - Intestinos
                 
-                ### Recursos do Sistema:
-                1. Análise básica da íris com detecção automática
-                2. Medições de densidade e textura
-                3. Análise setorial da íris
-                4. Geração de relatórios personalizados
+                4. Região Esquerda
+                   - Coração
+                   - Estômago
+                   - Rim Esquerdo
                 
-                ### Recomendações:
-                - Utilize fotos em boa resolução
-                - Certifique-se de que a íris está bem iluminada
-                - A imagem deve estar focada e nítida
+                ### Observações Importantes
+                - A análise iridológica é uma ferramenta complementar
+                - Não substitui diagnósticos médicos convencionais
+                - Deve ser usada em conjunto com outros métodos de avaliação
+                - Consulte sempre profissionais de saúde qualificados
                 """)
     
     # Iniciar a interface