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-import cv2
-import numpy as np
-from reportlab.pdfgen import canvas
-from reportlab.lib.units import inch
-import tempfile
-from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
 
-PAGE_WIDTH = 8.67 * inch
-PAGE_HEIGHT = 11.5 * inch
-MARGIN = 0.5 * inch
-
-def verificar_contraste(imagem_array):
-    gray = cv2.cvtColor(imagem_array, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-    contrast = gray.std()
-    if contrast < 30:
-        return "⚠️ Baixo contraste detectado! Use uma imagem com contorno escuro e fundo branco puro."
-    return "✅ Contraste adequado."
-
-def detectar_pontos(imagem_array, mascara_array=None, idade=6):
-    gray = cv2.cvtColor(imagem_array, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-    _, thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
-
-    if mascara_array is not None:
-        mask = cv2.cvtColor(mascara_array, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
-        _, 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:
-        return []
-
-    main_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
-    max_points = min(30 + (idade - 4) * 10, 150)
-    approx = [tuple(pt[0]) for pt in main_contour[::max(1, len(main_contour)//max_points)]]
-    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):
-        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
-
-def gerar_pdf(pontos):
-    temp_pdf = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".pdf")
-    c = canvas.Canvas(temp_pdf.name, pagesize=(PAGE_WIDTH, PAGE_HEIGHT))
-    for i, (x, y) in enumerate(pontos):
-        c.circle(x, PAGE_HEIGHT - y, 2, fill=1)
-        c.setFont("Helvetica", 8)
-        c.drawString(x + 3, PAGE_HEIGHT - y + 3, str(i + 1))
-    c.save()
-    return temp_pdf.name
-
-def processar_e_mostrar(imagem_array, mascara_array, idade):
-    pontos = detectar_pontos(imagem_array, mascara_array, idade)
-    preview = gerar_preview_com_pontos(pontos)
-    pdf = gerar_pdf(pontos)
-    return {"preview": preview, "pdf": pdf}
-
-def gerar_preview_kdp():
-    img = Image.new("RGB", (1500, 1000), color=(250, 240, 210))
-    draw = ImageDraw.Draw(img)
-    font = ImageFont.load_default()
-    draw.rectangle([50, 50, 1450, 950], outline="black", width=4)
-    draw.text((600, 100), "Dot-to-Dot Book", fill="black", font=font)
-    draw.text((580, 160), "For Kids Ages 4 to 12", fill="black", font=font)
-    draw.ellipse((1100, 700, 1300, 900), outline="gray", width=3)
-    draw.text((1120, 780), "Your Art Here", fill="gray", font=font)
-    capa_path = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".png").name
-    img.save(capa_path)
-    return capa_path
+import gradio as gr
+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="filepath")
+        mascara = gr.ImageEditor(label="Marcar áreas para preservar (opcional)")
+    with gr.Row():
+        idade = gr.Slider(minimum=4, maximum=12, step=1, value=6, label="Idade da criança (ajusta número de pontos)")
+    contraste_alerta = gr.Textbox(label="Aviso de Contraste", interactive=False)
+    with gr.Row():
+        imagem_resultado = gr.Image(label="Prévia com Pontos Numerados")
+    with gr.Row():
+        gerar_btn = gr.Button("Gerar Pontos")
+        salvar_btn = gr.Button("Salvar como PDF")
+        capa_btn = gr.Button("Gerar Preview da Capa")
+        saida_pdf = gr.File(label="Download do PDF")
+        saida_capa = gr.Image(label="Preview da Capa")
+
+    resultado = {}
+
+    def gerar(imagem_path, mask, idade):
+        global resultado
+        aviso = verificar_contraste(imagem_path)
+        resultado = processar_e_mostrar(imagem_path, mask, idade)
+        return aviso, resultado["preview"]
+
+    def salvar_pdf():
+        return resultado.get("pdf")
+
+    def gerar_capa():
+        return gerar_preview_kdp()
+
+    gerar_btn.click(gerar, inputs=[imagem_input, mascara, idade], outputs=[contraste_alerta, imagem_resultado])
+    salvar_btn.click(salvar_pdf, outputs=saida_pdf)
+    capa_btn.click(gerar_capa, outputs=saida_capa)
+
+demo.launch()

requirements.txt

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-gradio==4.21.0
+gradio
 opencv-python
 numpy
 reportlab
 pillow
-