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livro.py

@@ -1,3 +1,6 @@
+# Gerar novo livro.py com visualização centralizada e escala adequada para preview
+
+livro_corrigido = '''
 import cv2
 import numpy as np
 from reportlab.pdfgen import canvas
@@ -27,8 +30,6 @@ def detectar_pontos(imagem_array, mascara_array=None, idade=6):
             thresh = cv2.bitwise_and(thresh, mask_thresh)
         except Exception as e:
             print("Erro ao processar máscara:", e)
-        _, mask_thresh = cv2.threshold(mask, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
-        thresh = cv2.bitwise_and(thresh, mask_thresh)
 
     contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
     if not contours:
@@ -40,10 +41,32 @@ def detectar_pontos(imagem_array, mascara_array=None, idade=6):
     return sorted(approx, key=lambda p: (p[1], p[0]))
 
 def gerar_preview_com_pontos(pontos):
-    preview = np.ones((int(PAGE_HEIGHT), int(PAGE_WIDTH), 3), dtype=np.uint8) * 255
-    for i, (x, y) in enumerate(pontos):
+    largura = 600
+    altura = 800
+    margem = 50
+
+    preview = np.ones((altura, largura, 3), dtype=np.uint8) * 255
+
+    if not pontos:
+        return None
+
+    x_coords, y_coords = zip(*pontos)
+    min_x, max_x = min(x_coords), max(x_coords)
+    min_y, max_y = min(y_coords), max(y_coords)
+
+    escala_x = (largura - 2 * margem) / (max_x - min_x + 1e-5)
+    escala_y = (altura - 2 * margem) / (max_y - min_y + 1e-5)
+    escala = min(escala_x, escala_y)
+
+    pontos_normalizados = [(
+        int((x - min_x) * escala + margem),
+        int((y - min_y) * escala + margem)
+    ) for x, y in pontos]
+
+    for i, (x, y) in enumerate(pontos_normalizados):
         cv2.circle(preview, (x, y), 4, (0, 0, 0), -1)
         cv2.putText(preview, str(i+1), (x + 5, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (0, 0, 0), 1)
+
     preview_path = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".png").name
     cv2.imwrite(preview_path, preview)
     return preview_path
@@ -76,3 +99,11 @@ def gerar_preview_kdp():
     capa_path = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".png").name
     img.save(capa_path)
     return capa_path
+'''
+
+# Salvar como arquivo Python
+livro_path = "/mnt/data/livro.py"
+with open(livro_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+    f.write(livro_corrigido)
+
+livro_path