Update app.py

app.py

@@ -666,17 +666,14 @@ 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)
-    
-    # Предварительная обработка изображения
-    img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)  # Уменьшаем шумы
     hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
 
-    # Оптимизированные диапазоны HSV
+    # Оптимизированные, но безопасные диапазоны цветов
     color_ranges = {
-        "green": ((35, 50, 50), (85, 255, 255)),    # Зеленый
-        "yellow": ((22, 100, 150), (32, 255, 255)), # Желтый (расширенный диапазон)
-        "orange": ((10, 150, 150), (20, 255, 255)), # Оранжевый
-        "brown": ((5, 50, 30), (15, 180, 180))      # Коричневый (более темный)
+        "green": ((36, 40, 40), (86, 255, 255)),     # Зеленый (оставил как было)
+        "yellow": ((22, 100, 100), (32, 255, 255)),   # Желтый (немного расширил)
+        "orange": ((10, 120, 120), (20, 255, 255)),   # Оранжевый (чуть уменьшил насыщенность)
+        "brown": ((5, 50, 20), (15, 150, 150))        # Коричневый (оставил почти как было)
     }
 
     total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]
@@ -684,19 +681,9 @@ def analyze_colors(image_bytes):
 
     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((3,3), np.uint8)
-        mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
-        
         percent = round(cv2.countNonZero(mask) / total_pixels * 100, 1)
         results[color] = percent
 
-    # Для отладки можно сохранять маски
-    if DEBUG_MODE:
-        for color, mask in masks.items():
-            cv2.imwrite(f'{color}_mask.jpg', mask)
-
     return results
 
 @app.route('/last_image', methods=['GET'])