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app.py

@@ -4,16 +4,18 @@ from livro import processar_e_mostrar, verificar_contraste, gerar_preview_kdp
 
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Row():
-        imagem_input = gr.Image(label="Imagem Original", type="numpy")
-    with gr.Row():
-        mascara = gr.ImageEditor(label="Marcar áreas para preservar (opcional)", type="numpy", interactive=True)
+        desenho = gr.ImageEditor(label="Desenhe aqui sua imagem com caneta", type="numpy", interactive=True)
+
     with gr.Row():
         idade = gr.Slider(minimum=4, maximum=12, step=1, value=6, label="Idade da criança (ajusta número de pontos)")
         posicao = gr.Radio(["Topo da página", "Centro da página", "Base da página"], value="Centro da página", label="Posicionamento do desenho")
+
     contraste_alerta = gr.Textbox(label="Aviso de Contraste", interactive=False)
+
     with gr.Row():
         imagem_resultado = gr.Image(label="Prévia com Pontos Numerados")
         sobreposicao = gr.Image(label="Preview com Sobreposição")
+
     with gr.Row():
         gerar_btn = gr.Button("Gerar Pontos")
         salvar_btn = gr.Button("Salvar como PDF")
@@ -25,13 +27,14 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     resultado = {}
 
-    def gerar(imagem_array, mask_array, idade, posicao):
+    def gerar(desenho_array, idade, posicao):
         global resultado
-        if imagem_array is None:
-            return "⚠️ Nenhuma imagem enviada.", None, None
-        aviso = verificar_contraste(imagem_array)
+        if desenho_array is None or desenho_array.sum() < 1000:
+            return "⚠️ Por favor, desenhe uma imagem para gerar os pontos.", None, None
+
+        aviso = verificar_contraste(desenho_array)
         try:
-            resultado = processar_e_mostrar(imagem_array, mask_array, idade, posicao)
+            resultado = processar_e_mostrar(desenho_array, None, idade, posicao)
             return aviso, resultado["preview"], resultado["overlay"]
         except Exception as e:
             return f"Erro: {str(e)}", None, None
@@ -45,9 +48,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
     def gerar_capa():
         return gerar_preview_kdp()
 
-    imagem_input.change(fn=lambda img: img, inputs=imagem_input, outputs=mascara)
-
-    gerar_btn.click(gerar, inputs=[imagem_input, mascara, idade, posicao], outputs=[contraste_alerta, imagem_resultado, sobreposicao])
+    gerar_btn.click(gerar, inputs=[desenho, idade, posicao], outputs=[contraste_alerta, imagem_resultado, sobreposicao])
     salvar_btn.click(salvar_pdf, outputs=saida_pdf)
     salvar_png.click(salvar_imagem, outputs=saida_png)
     capa_btn.click(gerar_capa, outputs=saida_capa)

livro.py

@@ -4,7 +4,6 @@ import numpy as np
 from reportlab.pdfgen import canvas
 from reportlab.lib.units import inch
 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
-from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
 import tempfile
 
 PAGE_WIDTH = 8.67 * inch
@@ -16,29 +15,18 @@ def verificar_contraste(imagem_array):
     contrast = gray.std()
     return "⚠️ Baixo contraste detectado!" if contrast < 30 else "✅ Contraste adequado."
 
-def detectar_pontos(imagem_array, mascara_array, idade, distancia_maxima=50):
+def detectar_pontos(imagem_array, idade, distancia_maxima=50):
     gray = cv2.cvtColor(imagem_array, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     _, thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
-
-    if mascara_array is not None and isinstance(mascara_array, np.ndarray):
-        try:
-            mask_gray = cv2.cvtColor(mascara_array, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-            _, mask_thresh = cv2.threshold(mask_gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
-            thresh[mask_thresh > 0] = 0
-        except Exception as e:
-            print("Erro ao processar máscara:", e)
-
     contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
     if not contours:
         return [], None
-
     main_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
     epsilon = 1.0
     simplified = cv2.approxPolyDP(main_contour, epsilon, closed=False)
     max_pontos = min(30 + (idade - 4) * 10, 100)
     step = max(1, len(simplified) // max_pontos)
     pontos = [tuple(pt[0]) for pt in simplified[::step]]
-
     if len(pontos) > 2:
         ordenados = [pontos[0]]
         restantes = pontos[1:]
@@ -55,14 +43,12 @@ def detectar_pontos(imagem_array, mascara_array, idade, distancia_maxima=50):
 def normalizar_para_preview(pontos, largura=600, altura=800, margem=50, posicao="Centro da página"):
     if not pontos:
         return [], 0
-
     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)
-
     altura_desenho = (max_y - min_y) * escala
     if posicao == "Topo da página":
         offset_y = margem
@@ -70,7 +56,6 @@ def normalizar_para_preview(pontos, largura=600, altura=800, margem=50, posicao=
         offset_y = altura - margem - altura_desenho
     else:
         offset_y = (altura - altura_desenho) // 2
-
     pontos_normalizados = [(
         int((x - min_x) * escala + margem),
         int((y - min_y) * escala + offset_y)
@@ -82,11 +67,9 @@ def gerar_preview_com_pontos(pontos, posicao):
     margem = 50
     img = np.ones((altura, largura, 3), dtype=np.uint8) * 255
     pontos_norm, _ = normalizar_para_preview(pontos, largura, altura, margem, posicao)
-
     for i, (x, y) in enumerate(pontos_norm):
         cv2.circle(img, (x, y), 4, (0, 0, 0), -1)
         cv2.putText(img, str(i+1), (x + 6, y - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (0, 0, 0), 1)
-
     path = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".png").name
     cv2.imwrite(path, img)
     return path, img, pontos_norm
@@ -96,12 +79,10 @@ def gerar_overlay(original, pontos_norm):
     h, w = overlay.shape[:2]
     resize = cv2.resize(overlay, (w, h))
     transparente = cv2.addWeighted(resize, 0.5, np.ones_like(resize) * 255, 0.5, 0)
-
     for i, (x, y) in enumerate(pontos_norm):
         if x < w and y < h:
             cv2.circle(transparente, (x, y), 4, (0, 0, 0), -1)
             cv2.putText(transparente, str(i+1), (x + 6, y - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (0, 0, 0), 1)
-
     path = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".png").name
     cv2.imwrite(path, transparente)
     return path
@@ -129,8 +110,8 @@ def gerar_preview_kdp():
     img.save(path)
     return path
 
-def processar_e_mostrar(imagem_array, mascara_array, idade, posicao):
-    pontos, original_masked = detectar_pontos(imagem_array, mascara_array, idade)
+def processar_e_mostrar(imagem_array, _, idade, posicao):
+    pontos, _ = detectar_pontos(imagem_array, idade)
     preview_path, preview_img, pontos_norm = gerar_preview_com_pontos(pontos, posicao)
     overlay_path = gerar_overlay(cv2.resize(imagem_array, (600, 800)), pontos_norm)
     pdf_path = gerar_pdf(pontos_norm)