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CHANGED
@@ -8,6 +8,7 @@ import numpy as np
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from preprocess import unsharp_masking
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import time
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10 |
from sklearn.cluster import KMeans
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11 |
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12 |
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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@@ -53,7 +54,7 @@ def preprocessar_imagem(img, modelo='SE-RegUNet 4GF'):
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55 |
# Função para processar a imagem de entrada
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56 |
-
def processar_imagem_de_entrada(img, modelo, pipe, salvar_resultado=False):
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57 |
try:
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58 |
# Faça uma cópia da imagem original
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59 |
img = img.copy()
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@@ -93,7 +94,16 @@ def processar_imagem_de_entrada(img, modelo, pipe, salvar_resultado=False):
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94 |
# Salve o resultado em um arquivo se a opção estiver ativada
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95 |
if salvar_resultado:
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-
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97 |
cv2.imwrite(nome_arquivo, img_out)
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98 |
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99 |
return spent, img_out
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8 |
from preprocess import unsharp_masking
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9 |
import time
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10 |
from sklearn.cluster import KMeans
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11 |
+
import os
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12 |
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13 |
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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14 |
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54 |
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55 |
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56 |
# Função para processar a imagem de entrada
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57 |
+
def processar_imagem_de_entrada(img, modelo, pipe, salvar_resultado=False, nome_arquivo=None):
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58 |
try:
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59 |
# Faça uma cópia da imagem original
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60 |
img = img.copy()
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94 |
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95 |
# Salve o resultado em um arquivo se a opção estiver ativada
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96 |
if salvar_resultado:
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97 |
+
# Certifique-se de que a pasta "Salvar Resultado" exista
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98 |
+
if not os.path.exists("Salvar Resultado"):
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99 |
+
os.makedirs("Salvar Resultado")
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100 |
+
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101 |
+
# Se o nome do arquivo não for especificado, gere um nome exclusivo com base no timestamp
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102 |
+
if nome_arquivo is None:
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103 |
+
nome_arquivo = f'resultado_{int(time.time())}.png'
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104 |
+
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105 |
+
# Salve o resultado na pasta "Salvar Resultado"
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106 |
+
nome_arquivo = os.path.join("Salvar Resultado", nome_arquivo)
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107 |
cv2.imwrite(nome_arquivo, img_out)
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108 |
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109 |
return spent, img_out
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