Update analisador_iridologico.py

analisador_iridologico.py

@@ -172,6 +172,7 @@ def detectar_iris_pupila(imagem, mask_esclera):
     mask_olho = cv2.bitwise_not(mask_esclera)
     eye_region = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask=mask_olho)
     edges = cv2.Canny(eye_region, 30, 60)
+
     iris_circles = cv2.HoughCircles(
         edges,
         cv2.HOUGH_GRADIENT,
@@ -183,15 +184,23 @@ def detectar_iris_pupila(imagem, mask_esclera):
         maxRadius=150
     )
 
-    if iris_circles = cv2.HoughCircles(
-        edges,
-        cv2.HOUGH_GRADIENT,
-        dp=1,
-        minDist=100,
-        param1=50,
-        param2=30,  # Aumente este valor se muitas detecções falsas ocorrerem
-        minRadius=80,
-        maxRadius=150
+    if iris_circles is None:
+        print("Nenhum círculo de íris detectado.")
+        return None, None
+
+    iris_circles = np.uint16(np.around(iris_circles))
+    ix, iy, ir = iris_circles[0][0]
+    mask_iris = np.zeros_like(gray)
+    cv2.circle(mask_iris, (ix, iy), 255, -1)
+    iris_region = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask=mask_iris)
+
+    thresh = cv2.adaptiveThreshold(
+        iris_region,
+        255,
+        cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
+        cv2.THRESH_BINARY_INV,
+        11,
+        2
     )
     
     pupil_circles = cv2.HoughCircles(
@@ -200,18 +209,19 @@ def detectar_iris_pupila(imagem, mask_esclera):
         dp=1,
         minDist=50,
         param1=50,
-        param2=25,  # Ajuste este parâmetro para melhorar a detecção da pupila
+        param2=25,
         minRadius=20,
         maxRadius=50
     )
 
-        if pupil_circles is not None:
-            pupil_circles = np.uint16(np.around(pupil_circles))
-            px, py, pr = pupil_circles[0][0]
-            return (ix, iy, ir), (px, py, pr)
-
-    return None, None
+    if pupil_circles is None:
+        print("Nenhum círculo de pupila detectado.")
+        return (ix, iy, ir), None
 
+    pupil_circles = np.uint16(np.around(pupil_circles))
+    px, py, pr = pupil_circles[0][0]
+    return (ix, iy, ir), (px, py, pr)
+    
 def analisar_textura_setorial(imagem, iris_info, pupil_info):
     if iris_info is None or pupil_info is None:
         return {}