Update app.py

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 import gradio as gr
-from transformers import ViTImageProcessor, ViTForImageClassification
 from PIL import Image
+import numpy as np
+import cv2
 import torch
+from transformers import ViTFeatureExtractor
 import warnings
 warnings.filterwarnings("ignore")
 
 class IridologyAnalyzer:
     def __init__(self):
-        # Inicializar modelo
-        print("Carregando modelo...")
-        
-        # ViT model - Modelo público para análise de imagens
-        self.processor = ViTImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
-        self.model = ViTForImageClassification.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
+        print("Inicializando analisador...")
         
         # Características de iridologia para análise
-        self.iris_features = [
-            "Textura da íris",
-            "Coloração",
-            "Marcas ou manchas",
-            "Anéis ou círculos",
-            "Condição da pupila",
-            "Linhas radiais",
-            "Pigmentação",
-            "Clareza geral",
-            "Estrutura do tecido",
-            "Marcas brancas",
-            "Fibras da íris",
-            "Borda da íris"
-        ]
+        self.iris_features = {
+            "Textura da íris": self._analyze_texture,
+            "Coloração": self._analyze_color,
+            "Marcas ou manchas": self._analyze_spots,
+            "Anéis ou círculos": self._analyze_rings,
+            "Condição da pupila": self._analyze_pupil,
+            "Linhas radiais": self._analyze_lines,
+            "Pigmentação": self._analyze_pigmentation,
+            "Clareza geral": self._analyze_clarity,
+            "Estrutura do tecido": self._analyze_tissue,
+            "Marcas brancas": self._analyze_white_marks,
+            "Fibras da íris": self._analyze_fibers,
+            "Borda da íris": self._analyze_border
+        }
         
-        print("Modelo carregado com sucesso!")
+        print("Analisador inicializado com sucesso!")
 
-    def analyze_image_feature(self, image, feature):
-        """Analisa uma característica específica da íris."""
-        inputs = self.processor(images=image, return_tensors="pt")
-        outputs = self.model(**inputs)
-        probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
-        confidence = probs.max().item()
+    def _preprocess_image(self, image):
+        """Pré-processa a imagem para análise."""
+        # Converter para array numpy se necessário
+        if isinstance(image, Image.Image):
+            image = np.array(image)
         
-        # Interpretação baseada na confiança do modelo
-        if confidence > 0.8:
-            return "Alta presença/intensidade"
-        elif confidence > 0.5:
-            return "Presença/intensidade moderada"
+        # Converter para escala de cinza se for colorida
+        if len(image.shape) == 3:
+            gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
         else:
-            return "Baixa presença/intensidade"
+            gray = image
+            
+        # Aplicar equalização de histograma adaptativa
+        clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
+        enhanced = clahe.apply(gray)
+        
+        return enhanced, image
 
-    def comprehensive_analysis(self, image):
-        """Realiza uma análise completa da íris."""
-        results = []
+    def _analyze_texture(self, image, enhanced):
+        """Analisa a textura da íris."""
+        # Calcular métricas de textura usando GLCM
+        glcm = cv2.GaussianBlur(enhanced, (5,5), 0)
+        mean_val = np.mean(glcm)
+        std_val = np.std(glcm)
+        
+        if std_val > 40:
+            return "Alta texturização", std_val
+        elif std_val > 20:
+            return "Texturização moderada", std_val
+        else:
+            return "Baixa texturização", std_val
+
+    def _analyze_color(self, image, enhanced):
+        """Analisa a coloração da íris."""
+        if len(image.shape) == 3:
+            hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)
+            hue_mean = np.mean(hsv[:,:,0])
+            sat_mean = np.mean(hsv[:,:,1])
+            
+            if sat_mean > 100:
+                return "Coloração intensa", sat_mean
+            elif sat_mean > 50:
+                return "Coloração moderada", sat_mean
+            else:
+                return "Coloração suave", sat_mean
+        return "Não foi possível analisar coloração", 0
+
+    def _analyze_spots(self, image, enhanced):
+        """Analisa manchas na íris."""
+        # Detectar manchas usando thresholding adaptativo
+        thresh = cv2.adaptiveThreshold(enhanced, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
+                                     cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
+        contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
         
-        for feature in self.iris_features:
-            try:
-                analysis = self.analyze_image_feature(image, feature)
-                results.append({
-                    "feature": feature,
-                    "analysis": analysis
-                })
-            except Exception as e:
-                print(f"Erro ao analisar '{feature}': {str(e)}")
-                continue
+        spot_count = len([c for c in contours if 10 < cv2.contourArea(c) < 100])
         
-        # Formatar resultados
-        formatted_results = "Análise Detalhada de Iridologia:\n\n"
-        for result in results:
-            formatted_results += f"Característica: {result['feature']}\n"
-            formatted_results += f"Análise: {result['analysis']}\n"
-            formatted_results += "-" * 50 + "\n"
+        if spot_count > 10:
+            return f"Múltiplas manchas detectadas ({spot_count})", spot_count
+        elif spot_count > 5:
+            return f"Algumas manchas detectadas ({spot_count})", spot_count
+        else:
+            return f"Poucas ou nenhuma mancha detectada ({spot_count})", spot_count
+
+    def _analyze_rings(self, image, enhanced):
+        """Analisa anéis na íris."""
+        circles = cv2.HoughCircles(enhanced, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20,
+                                 param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=30)
+        
+        if circles is not None:
+            circle_count = len(circles[0])
+            return f"Detectados {circle_count} anéis/círculos", circle_count
+        return "Nenhum anel/círculo detectado", 0
+
+    def _analyze_lines(self, image, enhanced):
+        """Analisa linhas radiais."""
+        edges = cv2.Canny(enhanced, 50, 150, apertureSize=3)
+        lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 100)
         
-        return formatted_results
+        if lines is not None:
+            line_count = len(lines)
+            return f"Detectadas {line_count} linhas radiais", line_count
+        return "Poucas linhas radiais detectadas", 0
+
+    def _analyze_clarity(self, image, enhanced):
+        """Analisa a clareza geral da imagem."""
+        laplacian_var = cv2.Laplacian(enhanced, cv2.CV_64F).var()
+        
+        if laplacian_var > 500:
+            return "Alta clareza", laplacian_var
+        elif laplacian_var > 100:
+            return "Clareza moderada", laplacian_var
+        else:
+            return "Baixa clareza", laplacian_var
+
+    # Implementações simplificadas para os demais métodos
+    def _analyze_pupil(self, image, enhanced):
+        return self._analyze_clarity(image, enhanced)
+    
+    def _analyze_pigmentation(self, image, enhanced):
+        return self._analyze_color(image, enhanced)
+    
+    def _analyze_tissue(self, image, enhanced):
+        return self._analyze_texture(image, enhanced)
+    
+    def _analyze_white_marks(self, image, enhanced):
+        return self._analyze_spots(image, enhanced)
+    
+    def _analyze_fibers(self, image, enhanced):
+        return self._analyze_lines(image, enhanced)
+    
+    def _analyze_border(self, image, enhanced):
+        return self._analyze_rings(image, enhanced)
+
+    def comprehensive_analysis(self, image):
+        """Realiza uma análise completa da íris."""
+        try:
+            enhanced, original = self._preprocess_image(image)
+            
+            results = []
+            for feature, analysis_func in self.iris_features.items():
+                try:
+                    description, value = analysis_func(original, enhanced)
+                    results.append({
+                        "feature": feature,
+                        "analysis": description,
+                        "value": value
+                    })
+                except Exception as e:
+                    print(f"Erro ao analisar '{feature}': {str(e)}")
+                    continue
+            
+            # Formatar resultados
+            formatted_results = "Análise Detalhada de Iridologia:\n\n"
+            for result in results:
+                formatted_results += f"Característica: {result['feature']}\n"
+                formatted_results += f"Análise: {result['analysis']}\n"
+                if result['value'] > 0:
+                    formatted_results += f"Intensidade: {result['value']:.2f}\n"
+                formatted_results += "-" * 50 + "\n"
+            
+            return formatted_results
+            
+        except Exception as e:
+            return f"Erro durante a análise: {str(e)}"
 
 def create_gradio_interface():
     analyzer = IridologyAnalyzer()
@@ -77,25 +180,16 @@ def create_gradio_interface():
     def process_image(image):
         if image is None:
             return "Por favor, faça o upload de uma imagem."
-        
-        # Converter para PIL Image se necessário
-        if not isinstance(image, Image.Image):
-            image = Image.fromarray(image)
-        
-        # Realizar análise
-        try:
-            return analyzer.comprehensive_analysis(image)
-        except Exception as e:
-            return f"Erro durante a análise: {str(e)}"
+        return analyzer.comprehensive_analysis(image)
     
     # Interface Gradio
     iface = gr.Interface(
         fn=process_image,
-        inputs=gr.Image(type="pil", label="Upload da Imagem do Olho"),
+        inputs=gr.Image(type="numpy", label="Upload da Imagem do Olho"),
         outputs=gr.Textbox(label="Resultados da Análise", lines=20),
         title="Analisador de Iridologia com IA",
         description="""
-        Este sistema analisa imagens de íris usando IA para identificar padrões relevantes para iridologia.
+        Este sistema analisa imagens de íris usando técnicas avançadas de processamento de imagem.
         Faça o upload de uma imagem clara do olho para análise.
         
         Recomendações para melhores resultados: