Update app.py

app.py

@@ -666,43 +666,23 @@ def analyze_colors(image_bytes):
     image_bytes.seek(0)
     file_bytes = np.asarray(bytearray(image_bytes.read()), dtype=np.uint8)
     img = cv2.imdecode(file_bytes, cv2.IMREAD_COLOR)
-    
-    # Масштабируем изображение для ускорения обработки (опционально)
-    img = cv2.resize(img, (0,0), fx=0.5, fy=0.5)
-    
     hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
-    
-    # Точные диапазоны HSV (подбираются экспериментально)
+
     color_ranges = {
-        "green":  ((35, 40, 40), (85, 255, 255)),   # Зеленый
-        "yellow": ((22, 100, 100), (32, 255, 255)),  # Желтый
-        "orange": ((10, 150, 150), (20, 255, 255)),  # Оранжевый
-        "brown":  ((5, 50, 20), (15, 150, 150))      # Коричневый
+        "green": ((36, 40, 40), (86, 255, 255)),
+        "yellow": ((22, 100, 100), (32, 255, 255)),
+        "orange": ((10, 150, 150), (20, 255, 255)),
+        "brown": ((5, 50, 20), (15, 150, 150))
     }
 
-    # Создаем debug-изображение
-    debug_img = img.copy()
     total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]
     results = {}
 
     for color, (lower, upper) in color_ranges.items():
         mask = cv2.inRange(hsv, np.array(lower), np.array(upper))
-        
-        # Улучшаем маску морфологическими операциями
-        kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
-        mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
-        mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
-        
-        # Добавляем на debug-изображение
-        debug_img = cv2.addWeighted(debug_img, 0.7, 
-                                  cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR), 0.3, 0)
-        
-        percent = round((cv2.countNonZero(mask) / total_pixels * 100, 1)
+        percent = round(cv2.countNonZero(mask) / total_pixels * 100, 1)
         results[color] = percent
-    
-    # Сохраняем debug-изображение для анализа
-    cv2.imwrite('debug_colors.jpg', debug_img)
-    
+
     return results
 
 @app.route('/last_image', methods=['GET'])