Create app.py

app.py

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+import streamlit as st
+import cv2
+import numpy as np
+from PIL import Image
+
+# Título do aplicativo
+st.title("Analisador de Imagens Médicas com OpenCV")
+st.subheader("Carregue uma imagem médica para análise e melhoria.")
+
+# Carregar a imagem
+uploaded_file = st.file_uploader("Envie a imagem médica (formatos aceitos: .jpg, .png, .jpeg)", type=["jpg", "png", "jpeg"])
+
+if uploaded_file is not None:
+    # Carregar a imagem com OpenCV
+    image = Image.open(uploaded_file)
+    image = np.array(image)
+    
+    # Mostrar a imagem original
+    st.image(image, caption="Imagem Original", use_column_width=True)
+    
+    # Opções de processamento
+    st.sidebar.header("Opções de Processamento")
+    process_option = st.sidebar.selectbox("Escolha o processamento:", 
+                                          ["Conversão para Escala de Cinza", 
+                                           "Filtro de Borrão (Blur)", 
+                                           "Detecção de Bordas (Canny)", 
+                                           "Equalização de Histograma"])
+    
+    if process_option == "Conversão para Escala de Cinza":
+        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+        st.image(gray_image, caption="Imagem em Escala de Cinza", use_column_width=True, channels="GRAY")
+    
+    elif process_option == "Filtro de Borrão (Blur)":
+        blur_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
+        st.image(blur_image, caption="Imagem com Filtro de Borrão", use_column_width=True)
+    
+    elif process_option == "Detecção de Bordas (Canny)":
+        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+        edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)
+        st.image(edges, caption="Bordas Detectadas", use_column_width=True, channels="GRAY")
+    
+    elif process_option == "Equalização de Histograma":
+        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+        equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)
+        st.image(equalized_image, caption="Imagem com Histograma Equalizado", use_column_width=True, channels="GRAY")
+    
+    # Botão para salvar o resultado
+    if st.button("Salvar Imagem Processada"):
+        result_path = "imagem_processada.png"
+        cv2.imwrite(result_path, eval(process_option.lower().replace(" ", "_") + "_image"))
+