Update analisador_iridologico.py

analisador_iridologico.py

@@ -183,30 +183,27 @@ def detectar_iris_pupila(imagem, mask_esclera):
         maxRadius=150
     )
 
-    if iris_circles is not 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(
-            thresh,
-            cv2.HOUGH_GRADIENT,
-            dp=1,
-            minDist=50,
-            param1=50,
-            param2=25,
-            minRadius=20,
-            maxRadius=50
-        )
+    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
+    )
+    
+    pupil_circles = cv2.HoughCircles(
+        thresh,
+        cv2.HOUGH_GRADIENT,
+        dp=1,
+        minDist=50,
+        param1=50,
+        param2=25,  # Ajuste este parâmetro para melhorar a detecção da pupila
+        minRadius=20,
+        maxRadius=50
+    )
 
         if pupil_circles is not None:
             pupil_circles = np.uint16(np.around(pupil_circles))