From 0b107e258d0b6c1a0967bfa8d3e3f2689a99de09 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: suellenvareiroferreiro-rgb <suellenvareiroferreiro@gmail.com>
Date: Tue, 21 Oct 2025 11:48:19 -0400
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Create=20Anhandu=C3=AD?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 "Anhandu\303\255" | 30 ++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 30 insertions(+)
 create mode 100644 "Anhandu\303\255"

diff --git "a/Anhandu\303\255" "b/Anhandu\303\255"
new file mode 100644
index 0000000..90df02f
--- /dev/null
+++ "b/Anhandu\303\255"
@@ -0,0 +1,30 @@
+import cv2
+from cv2 import dnn_superres
+
+# Caminho da imagem original (substitua pelo nome do seu print)
+input_path = "mapa_territorial.jpg"
+output_path = "mapa_territorial_melhorado.png"
+
+# --- 1. Carrega a imagem original ---
+img = cv2.imread(input_path)
+
+# --- 2. Cria o super-resolução (aumento de qualidade) ---
+sr = dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
+path = "EDSR_x4.pb"  # modelo de IA (baixar uma vez)
+sr.readModel(path)
+sr.setModel("edsr", 4)  # aumento 4x
+upscaled = sr.upsample(img)
+
+# --- 3. Filtros de nitidez e redução de ruído ---
+# Remove ruído leve
+denoised = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(upscaled, None, 10, 10, 7, 21)
+
+# Aumenta nitidez
+kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
+sharpened = cv2.filter2D(denoised, -1, 
+                         kernel=np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]]))
+
+# --- 4. Salva o resultado em PNG ---
+cv2.imwrite(output_path, sharpened)
+
+print("✅ Imagem melhorada e salva como:", output_path)