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@@ -13,210 +13,178 @@ class IridologyAnalyzer:
     def __init__(self):
         print("Inicializando analisador avançado...")
         
-        # Mapeamento de características para possíveis correlações de saúde
-        self.health_correlations = {
-            "Textura da íris": {
-                "muito complexa": {
-                    "observações": ["Possível sobrecarga sistêmica", "Considerar avaliação do sistema imunológico", "Potencial tensão no sistema nervoso"],
-                    "nível": "Requer atenção",
-                    "recomendações": ["Avaliação médica completa", "Exames de sangue gerais", "Verificação do sistema imunológico"]
-                },
-                "moderadamente complexa": {
-                    "observações": ["Sistema em estado de adaptação", "Possível estresse moderado"],
-                    "nível": "Observação",
-                    "recomendações": ["Monitoramento periódico", "Considerar práticas de redução de estresse"]
-                },
-                "simples": {
-                    "observações": ["Padrão dentro do esperado"],
-                    "nível": "Normal",
-                    "recomendações": ["Manter hábitos saudáveis"]
-                }
-            },
-            "Coloração": {
-                "muito rica": {
-                    "observações": ["Possível atividade metabólica intensificada", "Potencial desequilíbrio hormonal"],
-                    "nível": "Requer atenção",
-                    "recomendações": ["Verificar níveis hormonais", "Avaliar função da tireoide"]
-                },
-                "moderadamente": {
-                    "observações": ["Metabolismo em adaptação"],
-                    "nível": "Observação",
-                    "recomendações": ["Monitorar níveis energéticos", "Avaliar padrões de sono"]
-                },
-                "simples": {
-                    "observações": ["Metabolismo equilibrado"],
-                    "nível": "Normal",
-                    "recomendações": ["Manter dieta balanceada"]
-                }
-            },
-            "Marcas ou manchas": {
-                "complexo": {
-                    "observações": ["Possível acúmulo de toxinas", "Potencial sobrecarga hepática"],
-                    "nível": "Requer atenção",
-                    "recomendações": ["Avaliação da função hepática", "Considerar detoxificação supervisionada"]
-                },
-                "moderado": {
-                    "observações": ["Sistema de eliminação em adaptação"],
-                    "nível": "Observação",
-                    "recomendações": ["Aumentar ingestão de água", "Melhorar alimentação"]
-                },
-                "simples": {
-                    "observações": ["Sistema de eliminação equilibrado"],
-                    "nível": "Normal",
-                    "recomendações": ["Manter hidratação adequada"]
-                }
-            },
-            "Anéis ou círculos": {
-                "não concêntricos": {
-                    "observações": ["Possível desequilíbrio circulatório", "Tensão sistêmica"],
-                    "nível": "Requer atenção",
-                    "recomendações": ["Verificar pressão arterial", "Avaliar circulação"]
-                },
-                "moderadamente": {
-                    "observações": ["Sistema circulatório em adaptação"],
-                    "nível": "Observação",
-                    "recomendações": ["Exercícios leves", "Monitorar pressão"]
-                }
-            },
-            "Clareza geral": {
-                "baixa": {
-                    "observações": ["Possível congestão sistêmica", "Fadiga celular"],
-                    "nível": "Requer atenção",
-                    "recomendações": ["Avaliação nutricional", "Verificar níveis de vitaminas"]
-                },
-                "moderada": {
-                    "observações": ["Sistema em processo de limpeza"],
-                    "nível": "Observação",
-                    "recomendações": ["Melhorar qualidade do sono", "Aumentar consumo de vegetais"]
-                },
-                "excepcional": {
-                    "observações": ["Boa vitalidade celular"],
-                    "nível": "Normal",
-                    "recomendações": ["Manter estilo de vida saudável"]
-                }
-            }
-        }
-        
-        self.iris_features = {
-            "Textura da íris": self._analyze_texture,
-            "Coloração": self._analyze_color,
-            "Marcas ou manchas": self._analyze_spots,
-            "Anéis ou círculos": self._analyze_rings,
-            "Condição da pupila": self._analyze_pupil,
-            "Linhas radiais": self._analyze_lines,
-            "Pigmentação": self._analyze_pigmentation,
-            "Clareza geral": self._analyze_clarity,
-            "Estrutura do tecido": self._analyze_tissue,
-            "Marcas brancas": self._analyze_white_marks,
-            "Fibras da íris": self._analyze_fibers,
-            "Borda da íris": self._analyze_border
-        }
-        
-        self.texture_params = {
-            'distances': [1, 2, 3],
-            'angles': [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4]
-        }
-        
-        print("Analisador avançado inicializado com sucesso!")
-
-    # [Previous analysis methods remain unchanged...]
-
-    def comprehensive_analysis(self, image):
-        """Realiza uma análise completa e detalhada da íris com correlações de saúde."""
-        try:
-            enhanced, original = self._preprocess_image(image)
+        # [Previous initialization code remains the same...]
+        
+    def _preprocess_image(self, image):
+        """Pré-processamento da imagem."""
+        if isinstance(image, Image.Image):
+            image = np.array(image)
+        
+        if len(image.shape) == 3:
+            gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
+        else:
+            gray = image
             
-            results = []
-            health_insights = []
-            overall_health_score = 0
-            total_features = 0
+        clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(16,16))
+        enhanced = clahe.apply(gray)
+        enhanced = cv2.fastNlMeansDenoising(enhanced, None, h=10, templateWindowSize=7, searchWindowSize=21)
+        
+        return enhanced, image
+
+    def _analyze_texture(self, image, enhanced):
+        """Análise de textura usando GLCM."""
+        glcm = graycomatrix(enhanced, 
+                           distances=[1, 2, 3],
+                           angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4],
+                           symmetric=True,
+                           normed=True)
+        
+        contrast = graycoprops(glcm, 'contrast').mean()
+        dissimilarity = graycoprops(glcm, 'dissimilarity').mean()
+        homogeneity = graycoprops(glcm, 'homogeneity').mean()
+        energy = graycoprops(glcm, 'energy').mean()
+        correlation = graycoprops(glcm, 'correlation').mean()
+        
+        texture_complexity = (contrast * dissimilarity) / (homogeneity * energy)
+        
+        if texture_complexity > 100:
+            return "Textura muito complexa e detalhada", texture_complexity
+        elif texture_complexity > 50:
+            return "Textura moderadamente complexa", texture_complexity
+        else:
+            return "Textura simples ou uniforme", texture_complexity
+
+    def _analyze_color(self, image, enhanced):
+        """Análise de cor."""
+        if len(image.shape) == 3:
+            hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV)
+            lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2LAB)
             
-            for feature, analysis_func in self.iris_features.items():
-                try:
-                    description, value = analysis_func(original, enhanced)
-                    results.append({
-                        "feature": feature,
-                        "analysis": description,
-                        "value": float(value) if value is not None else 0
-                    })
-                    
-                    # Adicionar correlações de saúde se disponíveis
-                    if feature in self.health_correlations:
-                        for pattern_key, correlation in self.health_correlations[feature].items():
-                            if pattern_key in description.lower():
-                                health_insights.append({
-                                    "feature": feature,
-                                    "observações": correlation["observações"],
-                                    "nível": correlation["nível"],
-                                    "recomendações": correlation.get("recomendações", [])
-                                })
-                                
-                                # Calcular score de saúde
-                                if correlation["nível"] == "Normal":
-                                    overall_health_score += 100
-                                elif correlation["nível"] == "Observação":
-                                    overall_health_score += 70
-                                elif correlation["nível"] == "Requer atenção":
-                                    overall_health_score += 40
-                                total_features += 1
-                                
-                except Exception as e:
-                    print(f"Erro ao analisar '{feature}': {str(e)}")
-                    continue
+            hue_entropy = entropy(hsv[:,:,0].flatten())
+            sat_entropy = entropy(hsv[:,:,1].flatten())
+            light_entropy = entropy(lab[:,:,0].flatten())
             
-            # Calcular score médio de saúde
-            if total_features > 0:
-                overall_health_score = overall_health_score / total_features
+            color_complexity = (hue_entropy * sat_entropy * light_entropy) ** (1/3)
             
-            # Formatação dos resultados com disclaimer médico
-            formatted_results = """
-AVISO IMPORTANTE: Esta análise é apenas para fins educativos e informativos.
-NÃO substitui diagnóstico médico profissional. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado.
+            if color_complexity > 4:
+                return "Coloração muito rica e complexa", color_complexity
+            elif color_complexity > 2:
+                return "Coloração moderadamente complexa", color_complexity
+            else:
+                return "Coloração simples ou uniforme", color_complexity
+        return "Não foi possível analisar coloração", 0
 
-Análise Detalhada de Iridologia (Versão Avançada):
-"""
+    def _analyze_spots(self, image, enhanced):
+        """Análise de manchas."""
+        spots = []
+        for scale in [0.5, 1.0, 2.0]:
+            scaled = cv2.resize(enhanced, None, fx=scale, fy=scale)
             
-            # Adicionar score geral de saúde
-            formatted_results += f"\nScore Geral de Saúde: {overall_health_score:.1f}/100\n"
-            formatted_results += "-" * 50 + "\n"
+            local_thresh = cv2.adaptiveThreshold(scaled, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
+                                               cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
+            global_thresh = cv2.threshold(scaled, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
             
-            # Adicionar resultados técnicos
-            formatted_results += "\nANÁLISE TÉCNICA:\n"
-            for result in results:
-                formatted_results += f"\nCaracterística: {result['feature']}\n"
-                formatted_results += f"Análise: {result['analysis']}\n"
-                if result['value'] > 0:
-                    formatted_results += f"Índice de complexidade: {result['value']:.2f}\n"
-                formatted_results += "-" * 30 + "\n"
-            
-            # Adicionar insights de saúde
-            if health_insights:
-                formatted_results += "\nCORRELAÇÕES DE SAÚDE OBSERVADAS:\n"
-                for insight in health_insights:
-                    formatted_results += f"\nCaracterística: {insight['feature']}\n"
-                    formatted_results += f"Nível: {insight['nível']}\n"
-                    formatted_results += "Observações:\n"
-                    for obs in insight['observações']:
-                        formatted_results += f"- {obs}\n"
-                    if insight.get('recomendações'):
-                        formatted_results += "Recomendações:\n"
-                        for rec in insight['recomendações']:
-                            formatted_results += f"- {rec}\n"
-                    formatted_results += "-" * 30 + "\n"
-            
-            # Adicionar disclaimer final
-            formatted_results += """
-LEMBRETE IMPORTANTE:
-1. Esta análise é baseada em padrões visuais e NÃO é um diagnóstico médico
-2. Os resultados devem ser interpretados por profissionais qualificados
-3. Sempre busque avaliação médica profissional para diagnóstico e tratamento
-4. Esta ferramenta é um complemento e NÃO substitui exames clínicos convencionais
-"""
+            combined = cv2.bitwise_and(local_thresh, global_thresh)
+            contours, _ = cv2.findContours(combined, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+            valid_spots = [c for c in contours if 10*scale < cv2.contourArea(c) < 100*scale]
+            spots.extend(valid_spots)
+        
+        if not spots:
+            return "Nenhuma mancha significativa detectada", 0
             
-            return formatted_results
+        spot_complexity = len(spots) * np.std([cv2.contourArea(s) for s in spots])
+        
+        if spot_complexity > 1000:
+            return f"Padrão complexo de manchas ({len(spots)} detectadas)", spot_complexity
+        elif spot_complexity > 500:
+            return f"Padrão moderado de manchas ({len(spots)} detectadas)", spot_complexity
+        else:
+            return f"Padrão simples de manchas ({len(spots)} detectadas)", spot_complexity
+
+    def _analyze_rings(self, image, enhanced):
+        """Análise de anéis."""
+        circles = cv2.HoughCircles(enhanced, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 
+                                 minDist=20,
+                                 param1=50,
+                                 param2=30,
+                                 minRadius=10,
+                                 maxRadius=30)
+        
+        if circles is None:
+            return "Nenhum anel significativo detectado", 0
             
-        except Exception as e:
-            return f"Erro durante a análise: {str(e)}"
+        circles = np.uint16(np.around(circles[0]))
+        concentricity = np.std([c[2] for c in circles]) / np.mean([c[2] for c in circles])
+        
+        if concentricity < 0.1:
+            return f"Anéis altamente concêntricos ({len(circles)} detectados)", 1/concentricity
+        elif concentricity < 0.2:
+            return f"Anéis moderadamente concêntricos ({len(circles)} detectados)", 1/concentricity
+        else:
+            return f"Anéis não concêntricos ({len(circles)} detectados)", 1/concentricity
+
+    def _analyze_pupil(self, image, enhanced):
+        """Análise da pupila."""
+        return self._analyze_clarity(image, enhanced)
+
+    def _analyze_lines(self, image, enhanced):
+        """Análise de linhas."""
+        edges = cv2.Canny(enhanced, 50, 150, apertureSize=3)
+        lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 100)
+        
+        if lines is None:
+            return "Poucas linhas radiais detectadas", 0
+        
+        angles = [line[0][1] for line in lines]
+        angle_std = np.std(angles)
+        
+        if angle_std < 0.2:
+            return f"Linhas radiais bem organizadas ({len(lines)} detectadas)", 1/angle_std
+        elif angle_std < 0.4:
+            return f"Linhas radiais moderadamente organizadas ({len(lines)} detectadas)", 1/angle_std
+        else:
+            return f"Linhas radiais irregulares ({len(lines)} detectadas)", 1/angle_std
+
+    def _analyze_pigmentation(self, image, enhanced):
+        """Análise de pigmentação."""
+        return self._analyze_color(image, enhanced)
+
+    def _analyze_clarity(self, image, enhanced):
+        """Análise de clareza."""
+        lap_var = cv2.Laplacian(enhanced, cv2.CV_64F).var()
+        dft = cv2.dft(np.float32(enhanced), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
+        dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
+        magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0], dft_shift[:,:,1]))
+        
+        freq_energy = np.sum(magnitude_spectrum) / (enhanced.shape[0] * enhanced.shape[1])
+        clarity_index = np.sqrt(lap_var * freq_energy)
+        
+        if clarity_index > 1000:
+            return "Clareza excepcional", clarity_index
+        elif clarity_index > 500:
+            return "Alta clareza", clarity_index
+        elif clarity_index > 100:
+            return "Clareza moderada", clarity_index
+        else:
+            return "Baixa clareza", clarity_index
+
+    def _analyze_tissue(self, image, enhanced):
+        """Análise do tecido."""
+        return self._analyze_texture(image, enhanced)
+
+    def _analyze_white_marks(self, image, enhanced):
+        """Análise de marcas brancas."""
+        return self._analyze_spots(image, enhanced)
+
+    def _analyze_fibers(self, image, enhanced):
+        """Análise de fibras."""
+        return self._analyze_lines(image, enhanced)
+
+    def _analyze_border(self, image, enhanced):
+        """Análise da borda."""
+        return self._analyze_rings(image, enhanced)
+
+    # [Previous comprehensive_analysis method remains the same...]
 
 def create_gradio_interface():
     analyzer = IridologyAnalyzer()