Update app.py

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@@ -589,7 +589,7 @@ def analyze_for_vectorization(pil_img):
     return params, is_flat_illustration, n_colors
 
 
-def detect_primitive_circles(pil_img):
+def detect_primitive_circles(pil_img, palette=None):
     """Detecta círculos grandes y bien definidos (por ejemplo, un fondo
     circular detrás de un logo) con la transformada de Hough — no hace
     falta ningún modelo de IA para esto, es un problema ya resuelto por
@@ -605,6 +605,18 @@ def detect_primitive_circles(pil_img):
         minRadius=int(min(h, w) * 0.15), maxRadius=int(min(h, w) * 0.6),
     )
 
+    def closest_palette_color(hex_color, palette):
+        if not palette:
+            return hex_color
+        target = tuple(int(hex_color.lstrip("#")[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))
+        best, best_dist = hex_color, None
+        for p in palette:
+            c = tuple(int(p.lstrip("#")[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))
+            dist = sum((a - b) ** 2 for a, b in zip(target, c))
+            if best_dist is None or dist < best_dist:
+                best, best_dist = p, dist
+        return best
+
     detected = []
     if circles is not None:
         for x, y, r in circles[0]:
@@ -613,9 +625,13 @@ def detect_primitive_circles(pil_img):
             sample_x = int(min(w - 1, max(0, x)))
             sample_y = int(min(h - 1, max(0, y - r * 0.85)))
             color = arr[sample_y, sample_x]
+            hex_color = "#{:02x}{:02x}{:02x}".format(*color)
+            # Lo ajustamos al color más parecido de la paleta final del
+            # SVG, para que coincida exacto con lo que quedó ahí.
+            hex_color = closest_palette_color(hex_color, palette)
             detected.append({
                 "cx": float(x), "cy": float(y), "r": float(r),
-                "color": "#{:02x}{:02x}{:02x}".format(*color),
+                "color": hex_color,
             })
     return detected
 
@@ -710,12 +726,14 @@ def consolidate_svg_colors(svg_content, max_colors=10):
     """VTracer puede volver a generar variaciones de color al trazar
     los bordes, aunque la imagen de entrada ya viniera con pocos
     colores. Esto agarra el SVG ya generado y fuerza que use como
-    máximo max_colors colores de verdad, agrupando los parecidos."""
+    máximo max_colors colores de verdad, agrupando los parecidos.
+    Devuelve también esa paleta final, para poder buscar formas
+    geométricas (círculos, etc.) usando esos mismos colores exactos."""
     try:
         ET.register_namespace("", "http://www.w3.org/2000/svg")
         root = ET.fromstring(svg_content)
     except ET.ParseError:
-        return svg_content
+        return svg_content, []
 
     paths = root.findall(".//{http://www.w3.org/2000/svg}path") or root.findall(".//path")
 
@@ -730,7 +748,8 @@ def consolidate_svg_colors(svg_content, max_colors=10):
                 continue
 
     if len(colors) < max_colors:
-        return svg_content
+        palette = ["#{:02x}{:02x}{:02x}".format(*c) for c in {tuple(c) for c in colors}]
+        return svg_content, palette
 
     pixels = np.array(colors, dtype=np.float32)
     k = min(max_colors, len(np.unique(pixels.astype(np.uint8), axis=0)))
@@ -748,7 +767,8 @@ def consolidate_svg_colors(svg_content, max_colors=10):
             path.set("fill", "#{:02x}{:02x}{:02x}".format(*center))
             i += 1
 
-    return ET.tostring(root, encoding="unicode")
+    palette = ["#{:02x}{:02x}{:02x}".format(*c) for c in centers]
+    return ET.tostring(root, encoding="unicode"), palette
 
 
 @app.post("/vectorize")
@@ -783,9 +803,9 @@ async def vectorize(file: UploadFile = File(...)):
             with open(out_file.name, "r") as f:
                 svg_content = f.read()
 
-        svg_content = consolidate_svg_colors(svg_content, max_colors=10)
+        svg_content, final_palette = consolidate_svg_colors(svg_content, max_colors=10)
 
-        detected_circles = detect_primitive_circles(vtracer_input)
+        detected_circles = detect_primitive_circles(vtracer_input, palette=final_palette)
         svg_content = inject_primitive_shapes(svg_content, detected_circles)
 
     except Exception as e:
@@ -798,4 +818,4 @@ async def vectorize(file: UploadFile = File(...)):
             "X-Vectorize-Colors-Detected": str(n_colors),
             "X-Vectorize-Type": "ilustracion" if is_flat_illustration else "foto-detallada",
         },
-    )
+    )