Create app.py

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+import gradio as gr
+import numpy as np
+from analisador_iridologico import (
+    pre_processar_imagem, detectar_esclera, detectar_iris_pupila,
+    analisar_textura_setorial, validar_metricas, AnalisadorIridologicoNLP
+)
+
+def criar_interface():
+    theme = gr.themes.Soft(
+        primary_hue="teal",
+        secondary_hue="green",
+    ).set(
+        body_text_color="#2A9D8F",
+        block_title_text_color="#264653",
+        block_label_text_color="#2A9D8F",
+        input_background_fill="#E9F5F3",
+        button_primary_background_fill="#2A9D8F",
+        button_primary_background_fill_dark="#264653",
+    )
+
+    def processar_imagem(imagem):
+        try:
+            imagem_processada = pre_processar_imagem(imagem)
+            mask_esclera = detectar_esclera(imagem_processada)
+            iris_info, pupil_info = detectar_iris_pupila(imagem_processada, mask_esclera)
+
+            if iris_info is None or pupil_info is None:
+                return imagem, "Não foi possível detectar íris ou pupila corretamente."
+
+            analise_setorial = analisar_textura_setorial(imagem_processada, iris_info, pupil_info)
+            metricas = {
+                'pupila': {
+                    'raio': pupil_info[2],
+                    'circularidade': avaliar_circularidade(pupil_info)
+                },
+                'iris': {
+                    'densidade_media': np.mean([dados['contraste'] for dados in analise_setorial.values()]),
+                    'homogeneidade': np.mean([dados['homogeneidade'] for dados in analise_setorial.values()])
+                },
+            }
+
+            metricas = validar_metricas(metricas)
+            analisador = AnalisadorIridologicoNLP()
+            interpretacao_nlp = analisador.gerar_interpretacao(metricas)
+
+            relatorio = "ANÁLISE IRIDOLÓGICA DETALHADA\n\n"
+            relatorio += "1. MEDIDAS ESTRUTURAIS\n"
+            relatorio += f"Pupila: Centro ({pupil_info[0]}, {pupil_info[1]}), Raio {pupil_info[2]}px\n"
+            relatorio += "2. ANÁLISE SETORIAL\n"
+            for setor, dados in analise_setorial.items():
+                relatorio += f"Setor {setor}: Contraste {dados['contraste']}, Homogeneidade {dados['homogeneidade']}\n"
+            relatorio += f"3. INTERPRETAÇÃO NLP: {interpretacao_nlp}\n"
+
+            return imagem, relatorio
+
+        except Exception as e:
+            return imagem, f"Erro durante o processamento: {str(e)}"
+
+    with gr.Blocks(theme=theme, title="Análise Iridológica Avançada") as interface:
+        gr.Markdown("""
+        # Sistema Avançado de Análise Iridológica
+        ### Detecção precisa de esclera, íris e pupila com análise setorial e interpretação em linguagem natural
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            input_image = gr.Image(label="Imagem do Olho", type="numpy")
+            output_image = gr.Image(label="Análise Visual")
+        
+        analysis_btn = gr.Button("Analisar Olho", variant="primary")
+        output_text = gr.Textbox(label="Relatório de Análise", lines=20)
+        
+        analysis_btn.click(
+            fn=processar_imagem,
+            inputs=[input_image],
+            outputs=[output_image, output_text]
+        )
+
+    return interface
+
+def main():
+    interface = criar_interface()
+    interface.launch(share=True)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()