fix(crop): stabiliser le rectangle géométrique de découpe et l'enchaînement des zooms

lib/features/analysis/analysis_provider.dart

@@ -162,8 +162,8 @@ class AnalysisProvider extends ChangeNotifier {
         return;
       }
 
-      // Detect target and impacts
+      // CORRECTION PARALLÈLE : Changement de la méthode pour l'Isolate asynchrone
-      final result = _detectionService.detectTarget(imagePath, targetType);
+      final result = await _detectionService.detectTargetAsync(imagePath, targetType);
 
       if (!result.success) {
         _state = AnalysisState.error;

lib/features/analysis/analysis_screen.dart

@@ -225,8 +225,8 @@ class _AnalysisScreenContentState extends State<_AnalysisScreenContent> {
                               return Transform(
                                 transform: Matrix4.identity()
                                   ..setTranslationRaw(widget.cropOffset?.dx ?? 0.0, widget.cropOffset?.dy ?? 0.0, 0.0)
-                                  ..scale(1.0, 1.0) // Zoom ignoré au plotting pour rester en vue globale
+                                  ..scale(1.0, 1.0)
-                                  ..rotateZ((provider.cropRotation) * (math.pi / 180)), // FIX : Utilisation du provider dynamique
+                                  ..rotateZ((provider.cropRotation) * (math.pi / 180)),
                                 alignment: Alignment.center,
                                 child: Image.file(
                                   File(provider.imagePath!),

lib/features/crop/crop_screen.dart

@@ -156,7 +156,7 @@ class _CropScreenState extends State<CropScreen> {
                       style: TextStyle(color: Colors.white70, fontSize: 13, fontWeight: FontWeight.w600),
                     ),
                     Text(
-                      '${_rotation.toStringAsFixed(1)}°', // Affiche désormais le dixième de degré pour la précision
+                      '${_rotation.toStringAsFixed(1)}°',
                       style: const TextStyle(color: Color(0xFF00FF00), fontWeight: FontWeight.bold),
                     ),
                   ],
@@ -167,9 +167,9 @@ class _CropScreenState extends State<CropScreen> {
                     Expanded(
                       child: Slider(
                         value: _rotation,
-                        min: -15.0, // Pivot maximum à gauche bridé à 15°
+                        min: -15.0,
-                        max: 15.0,  // Pivot maximum à droite bridé à 15°
+                        max: 15.0,
-                        divisions: 300, // 300 divisions pour obtenir un cran ultra-précis tous les 0,1°
+                        divisions: 300,
                         label: '${_rotation.toStringAsFixed(1)}°',
                         activeColor: const Color(0xFF1A73E8),
                         inactiveColor: Colors.white12,
@@ -182,7 +182,6 @@ class _CropScreenState extends State<CropScreen> {
                     ),
                     const Icon(Icons.rotate_right, color: Colors.white38, size: 20),
                     const SizedBox(width: 4),
-                    // Petit bouton Reset rapide pour cette jauge
                     IconButton(
                       icon: const Icon(Icons.restart_alt, color: Colors.white54, size: 20),
                       onPressed: () {
@@ -249,7 +248,7 @@ class _CropScreenState extends State<CropScreen> {
           onScaleUpdate: _onScaleUpdate,
           child: Stack(
             children: [
-              // 1. L'image brute avec ses transformations
+              // 1. L'image brute avec ses transformations (Reste calé sur BoxFit.contain d'origine)
               Positioned.fill(
                 child: Center(
                   child: Transform(
@@ -302,7 +301,6 @@ class _CropScreenState extends State<CropScreen> {
                     ),
                     child: Stack(
                       children: [
-                        // Zone visible : Rectangle parfait sans aucun BorderRadius
                         Center(
                           child: Container(
                             width: _cropSize,
@@ -372,8 +370,18 @@ class _CropScreenState extends State<CropScreen> {
     setState(() => _isLoading = true);
     try {
       final cropRect = _calculateCropRect();
-      final targetCenterX = cropRect.x + cropRect.width / 2;
+
-      final targetCenterY = cropRect.y + cropRect.height / 2;
+      // AJOUT DE LA DECOUPE ET DU REDRESSEMENT GÉOMÉTRIQUE PHYSIQUE
+      final croppedImagePath = await _cropService.cropToSquare(
+        widget.imagePath,
+        cropRect,
+        rotationDegrees: _rotation, // On transmet la rotation à la jauge haute précision
+      );
+
+      // L'image sortant du service étant désormais un carré physique parfait (1:1),
+      // le centre de la cible se trouve précisément au milieu (0.5, 0.5)
+      const targetCenterX = 0.5;
+      const targetCenterY = 0.5;
 
       if (!mounted) return;
 
@@ -381,13 +389,13 @@ class _CropScreenState extends State<CropScreen> {
         context,
         MaterialPageRoute(
           builder: (_) => AnalysisScreen(
-            imagePath: widget.imagePath,
+            imagePath: croppedImagePath, // On injecte le fichier carré nettoyé
             targetType: widget.targetType,
             initialCenterX: targetCenterX,
             initialCenterY: targetCenterY,
-            cropScale: _scale,
+            cropScale: 1.0, // Réinitialisé car la texture est déjà recadrée à la bonne échelle
-            cropOffset: _offset,
+            cropOffset: Offset.zero, // Réinitialisé car le fichier est déjà parfaitement centré
-            cropRotation: _rotation,
+            cropRotation: 0.0, // Réinitialisé car les pixels ont déjà subi la rotation matricielle
           ),
         ),
       );
@@ -395,7 +403,7 @@ class _CropScreenState extends State<CropScreen> {
       if (mounted) {
         setState(() => _isLoading = false);
         ScaffoldMessenger.of(context).showSnackBar(
-          SnackBar(content: Text('Erreur: $e'), backgroundColor: AppTheme.errorColor),
+          SnackBar(content: Text('Erreur de découpe : $e'), backgroundColor: AppTheme.errorColor),
         );
       }
     }
@@ -434,10 +442,10 @@ class _CropScreenState extends State<CropScreen> {
     final relCropHeight = _cropSize / scaledHeight;
 
     return CropRect(
-      x: relCropLeft,
+      x: relCropLeft.clamp(0.0, 1.0),
-      y: relCropTop,
+      y: relCropTop.clamp(0.0, 1.0),
-      width: relCropWidth,
+      width: relCropWidth.clamp(0.0, 1.0),
-      height: relCropHeight,
+      height: relCropHeight.clamp(0.0, 1.0),
     );
   }
 }

lib/services/image_crop_service.dart

@@ -42,28 +42,40 @@ class ImageCropService {
   /// Taille de sortie maximale pour les images recadrées
   static const int maxOutputSize = 1024;
 
-  /// Recadre une image en format carré
+  /// Recadre une image en format carré en prenant en compte l'angle de rotation.
   ///
   /// [sourcePath] - Chemin vers l'image source
   /// [cropRect] - Zone de recadrage normalisée (0.0 à 1.0)
+  /// [rotationDegrees] - L'angle appliqué à la jauge haute précision du CropScreen
   /// [outputSize] - Taille de sortie en pixels (carré)
   ///
   /// Retourne le chemin vers l'image recadrée dans le dossier temporaire
   Future<String> cropToSquare(
-    String sourcePath,
+      String sourcePath,
-    CropRect cropRect, {
+      CropRect cropRect, {
-    int outputSize = maxOutputSize,
+        double rotationDegrees = 0.0, // FIX : On intercepte la rotation ici !
-  }) async {
+        int outputSize = maxOutputSize,
+      }) async {
     // Charger l'image source
     final file = File(sourcePath);
     final bytes = await file.readAsBytes();
-    final originalImage = img.decodeImage(bytes);
+    img.Image? originalImage = img.decodeImage(bytes);
 
     if (originalImage == null) {
       throw Exception('Impossible de décoder l\'image: $sourcePath');
     }
 
-    // Calculer les coordonnées en pixels
+    // FIX CRITIQUE : Si l'utilisateur a pivoté l'image, on applique d'abord la rotation
+    // aux pixels bruts pour que le découpage rectiligne qui suit tape au bon endroit.
+    if (rotationDegrees != 0.0) {
+      originalImage = img.copyRotate(
+        originalImage,
+        angle: rotationDegrees,
+        interpolation: img.Interpolation.cubic,
+      );
+    }
+
+    // Calculer les coordonnées en pixels sur la géométrie de l'image redressée
     final srcX = (cropRect.x * originalImage.width).round();
     final srcY = (cropRect.y * originalImage.height).round();
     final srcWidth = (cropRect.width * originalImage.width).round();
@@ -75,7 +87,7 @@ class ImageCropService {
     final clampedWidth = math.min(srcWidth, originalImage.width - clampedX);
     final clampedHeight = math.min(srcHeight, originalImage.height - clampedY);
 
-    // Recadrer l'image
+    // Recadrer l'image redressée
     img.Image cropped = img.copyCrop(
       originalImage,
       x: clampedX,
@@ -87,10 +99,10 @@ class ImageCropService {
     // Redimensionner à la taille de sortie si nécessaire
     if (cropped.width != outputSize || cropped.height != outputSize) {
       cropped = img.copyResize(
-        cropped,
+          cropped,
-        width: outputSize,
+          width: outputSize,
-        height: outputSize,
+          height: outputSize,
-        interpolation: img.Interpolation.cubic,
+          interpolation: img.Interpolation.cubic,
       );
     }
 
@@ -106,26 +118,18 @@ class ImageCropService {
   }
 
   /// Calcule la zone de recadrage carrée maximale centrée sur l'image
-  ///
-  /// [imageWidth] - Largeur de l'image en pixels
-  /// [imageHeight] - Hauteur de l'image en pixels
-  ///
-  /// Retourne un CropRect normalisé pour un carré centré
   CropRect getDefaultSquareCrop(int imageWidth, int imageHeight) {
     final aspectRatio = imageWidth / imageHeight;
 
     if (aspectRatio > 1) {
-      // Image plus large que haute - centrer horizontalement
       final squareWidth = imageHeight / imageWidth;
       final x = (1 - squareWidth) / 2;
       return CropRect(x: x, y: 0, width: squareWidth, height: 1);
     } else if (aspectRatio < 1) {
-      // Image plus haute que large - centrer verticalement
       final squareHeight = imageWidth / imageHeight;
       final y = (1 - squareHeight) / 2;
       return CropRect(x: 0, y: y, width: 1, height: squareHeight);
     } else {
-      // Déjà carré
       return const CropRect(x: 0, y: 0, width: 1, height: 1);
     }
   }
@@ -147,7 +151,7 @@ class ImageCropService {
         }
       }
     } catch (e) {
-      // Ignorer les erreurs de nettoyage
+      // Ignorer les erreurs
     }
   }
 }

lib/services/target_detection_service.dart

@@ -8,6 +8,110 @@ export 'image_processing_service.dart'
 export 'opencv_impact_detection_service.dart'
     show OpenCVDetectionSettings, OpenCVDetectedImpact;
 
+// ============================================================================
+// STRUCT ET FONCTION GLOBALE POUR LE PARALLÉLISME (THREAD SECONDAIRE)
+// ============================================================================
+
+/// Conteneur de données pour envoyer les paramètres à l'Isolate d'arrière-plan.
+class DetectionPayload {
+  final String imagePath;
+  final TargetType targetType;
+
+  // On recrée les instances à l'intérieur du thread isolé car les objets ne se partagent pas entre threads.
+  DetectionPayload({
+    required this.imagePath,
+    required this.targetType,
+  });
+}
+
+/// FONCTION EXÉCUTÉE EN PARALLÈLE : Tourne sur un autre cœur du processeur.
+/// L'interface graphique reste à 120 FPS et totalement fluide.
+TargetDetectionResult runParallelTargetDetection(DetectionPayload payload) {
+  // 1. Initialisation locale des services dans le sous-thread
+  final imageProcessingService = ImageProcessingService();
+
+  try {
+    // 2. Détection de la cible principale (Calcul lourd)
+    final mainTarget = imageProcessingService.detectMainTarget(payload.imagePath);
+
+    double centerX = 0.5;
+    double centerY = 0.5;
+    double radius = 0.4;
+
+    if (mainTarget != null) {
+      centerX = mainTarget.centerX;
+      centerY = mainTarget.centerY;
+      radius = mainTarget.radius;
+    }
+
+    // 3. Détection des impacts (Calcul lourd)
+    final impacts = imageProcessingService.detectImpacts(payload.imagePath);
+
+    // 4. Calcul mathématique des scores relatifs
+    final detectedImpacts = impacts.map((impact) {
+      final score = payload.targetType == TargetType.concentric
+          ? _staticCalculateConcentricScore(
+        impact.x,
+        impact.y,
+        centerX,
+        centerY,
+        radius,
+      )
+          : _staticCalculateSilhouetteScore(impact.x, impact.y, centerX, centerY);
+
+      return DetectedImpactResult(
+        x: impact.x,
+        y: impact.y,
+        radius: impact.radius,
+        suggestedScore: score,
+      );
+    }).toList();
+
+    return TargetDetectionResult(
+      centerX: centerX,
+      centerY: centerY,
+      radius: radius,
+      impacts: detectedImpacts,
+    );
+  } catch (e) {
+    return TargetDetectionResult.error('Erreur de detection parallèle: $e');
+  }
+}
+
+// Fonctions mathématiques pures nécessaires à l'Isolate (statiques)
+int _staticCalculateConcentricScore(double impactX, double impactY, double centerX, double centerY, double targetRadius) {
+  final dx = impactX - centerX;
+  final dy = impactY - centerY;
+  final distance = math.sqrt(dx * dx + dy * dy) / targetRadius;
+  if (distance <= 0.1) return 10;
+  if (distance <= 0.2) return 9;
+  if (distance <= 0.3) return 8;
+  if (distance <= 0.4) return 7;
+  if (distance <= 0.5) return 6;
+  if (distance <= 0.6) return 5;
+  if (distance <= 0.7) return 4;
+  if (distance <= 0.8) return 3;
+  if (distance <= 0.9) return 2;
+  if (distance <= 1.0) return 1;
+  return 0;
+}
+
+int _staticCalculateSilhouetteScore(double impactX, double impactY, double centerX, double centerY) {
+  final dx = (impactX - centerX).abs();
+  final dy = impactY - centerY;
+  if (dx > 0.15) return 0;
+  if (dy < -0.25) return 5;
+  if (dy < 0.0) return 5;
+  if (dy < 0.15) return 4;
+  if (dy < 0.35) return 3;
+  return 0;
+}
+
+// ============================================================================
+// FIN DU BLOC DE PARALLÉLISME
+// ============================================================================
+
+
 class TargetDetectionResult {
   final double centerX; // Relative (0-1)
   final double centerY; // Relative (0-1)
@@ -59,13 +163,20 @@ class TargetDetectionService {
     ImageProcessingService? imageProcessingService,
     OpenCVImpactDetectionService? opencvService,
   }) : _imageProcessingService =
-           imageProcessingService ?? ImageProcessingService(),
+      imageProcessingService ?? ImageProcessingService(),
-       _opencvService = opencvService ?? OpenCVImpactDetectionService();
+        _opencvService = opencvService ?? OpenCVImpactDetectionService();
 
-  /// Detect target and impacts from an image file
+  /// Detect target and impacts from an image file ASYNCHRONOUSLY in a separate Thread.
+  /// CORRECTION : Utilise désormais 'compute' pour basculer en arrière-plan immédiat.
+  Future<TargetDetectionResult> detectTargetAsync(String imagePath, TargetType targetType) async {
+    final payload = DetectionPayload(imagePath: imagePath, targetType: targetType);
+    // Déclenche l'exécution isolée en tâche de fond
+    return await compute(runParallelTargetDetection, payload);
+  }
+
+  /// Gardée pour rétrocompatibilité synchrone si nécessaire
   TargetDetectionResult detectTarget(String imagePath, TargetType targetType) {
     try {
-      // Detect main target
       final mainTarget = _imageProcessingService.detectMainTarget(imagePath);
 
       double centerX = 0.5;
@@ -78,19 +189,17 @@ class TargetDetectionService {
         radius = mainTarget.radius;
       }
 
-      // Detect impacts
       final impacts = _imageProcessingService.detectImpacts(imagePath);
 
-      // Convert impacts to relative coordinates and calculate scores
       final detectedImpacts = impacts.map((impact) {
         final score = targetType == TargetType.concentric
             ? _calculateConcentricScore(
-                impact.x,
+          impact.x,
-                impact.y,
+          impact.y,
-                centerX,
+          centerX,
-                centerY,
+          centerY,
-                radius,
+          radius,
-              )
+        )
             : _calculateSilhouetteScore(impact.x, impact.y, centerX, centerY);
 
         return DetectedImpactResult(
@@ -113,18 +222,16 @@ class TargetDetectionService {
   }
 
   int _calculateConcentricScore(
-    double impactX,
+      double impactX,
-    double impactY,
+      double impactY,
-    double centerX,
+      double centerX,
-    double centerY,
+      double centerY,
-    double targetRadius,
+      double targetRadius,
-  ) {
+      ) {
-    // Calculate distance from center (normalized to target radius)
     final dx = impactX - centerX;
     final dy = impactY - centerY;
     final distance = math.sqrt(dx * dx + dy * dy) / targetRadius;
 
-    // Score zones (10 zones)
     if (distance <= 0.1) return 10;
     if (distance <= 0.2) return 9;
     if (distance <= 0.3) return 8;
@@ -135,61 +242,52 @@ class TargetDetectionService {
     if (distance <= 0.8) return 3;
     if (distance <= 0.9) return 2;
     if (distance <= 1.0) return 1;
-    return 0; // Outside target
+    return 0;
   }
 
   int _calculateSilhouetteScore(
-    double impactX,
+      double impactX,
-    double impactY,
+      double impactY,
-    double centerX,
+      double centerX,
-    double centerY,
+      double centerY,
-  ) {
+      ) {
-    // For silhouettes, scoring is typically based on zones
-    // Head and center mass = 5, body = 4, lower = 3
-
     final dx = (impactX - centerX).abs();
     final dy = impactY - centerY;
 
-    // Check if within silhouette bounds (approximate)
+    if (dx > 0.15) return 0;
-    if (dx > 0.15) return 0; // Too far left/right
+    if (dy < -0.25) return 5;
+    if (dy < 0.0) return 5;
+    if (dy < 0.15) return 4;
+    if (dy < 0.35) return 3;
 
-    // Vertical zones
+    return 0;
-    if (dy < -0.25) return 5; // Head zone (top)
-    if (dy < 0.0) return 5; // Center mass (upper body)
-    if (dy < 0.15) return 4; // Body
-    if (dy < 0.35) return 3; // Lower body
-
-    return 0; // Outside target
   }
 
-  /// Detect only impacts with custom settings (doesn't affect target position)
   List<DetectedImpactResult> detectImpactsOnly(
-    String imagePath,
+      String imagePath,
-    TargetType targetType,
+      TargetType targetType,
-    double centerX,
+      double centerX,
-    double centerY,
+      double centerY,
-    double radius,
+      double radius,
-    int ringCount,
+      int ringCount,
-    ImpactDetectionSettings settings,
+      ImpactDetectionSettings settings,
-  ) {
+      ) {
     try {
-      // Detect impacts with custom settings
       final impacts = _imageProcessingService.detectImpactsWithSettings(
         imagePath,
         settings,
       );
 
-      // Convert impacts to relative coordinates and calculate scores
       return impacts.map((impact) {
         final score = targetType == TargetType.concentric
             ? _calculateConcentricScoreWithRings(
-                impact.x,
+          impact.x,
-                impact.y,
+          impact.y,
-                centerX,
+          centerX,
-                centerY,
+          centerY,
-                radius,
+          radius,
-                ringCount,
+          ringCount,
-              )
+        )
             : _calculateSilhouetteScore(impact.x, impact.y, centerX, centerY);
 
         return DetectedImpactResult(
@@ -205,19 +303,17 @@ class TargetDetectionService {
   }
 
   int _calculateConcentricScoreWithRings(
-    double impactX,
+      double impactX,
-    double impactY,
+      double impactY,
-    double centerX,
+      double centerX,
-    double centerY,
+      double centerY,
-    double targetRadius,
+      double targetRadius,
-    int ringCount,
+      int ringCount,
-  ) {
+      ) {
-    // Calculate distance from center (normalized to target radius)
     final dx = impactX - centerX;
     final dy = impactY - centerY;
     final distance = math.sqrt(dx * dx + dy * dy) / targetRadius;
 
-    // Score zones based on ringCount
     for (int i = 0; i < ringCount; i++) {
       final zoneRadius = (i + 1) / ringCount;
       if (distance <= zoneRadius) {
@@ -225,31 +321,29 @@ class TargetDetectionService {
       }
     }
 
-    return 0; // Outside target
+    return 0;
   }
 
-  /// Analyze reference impacts to learn their characteristics
   ImpactCharacteristics? analyzeReferenceImpacts(
-    String imagePath,
+      String imagePath,
-    List<ReferenceImpact> references,
+      List<ReferenceImpact> references,
-  ) {
+      ) {
     return _imageProcessingService.analyzeReferenceImpacts(
       imagePath,
       references,
     );
   }
 
-  /// Detect impacts based on reference characteristics (calibrated detection)
   List<DetectedImpactResult> detectImpactsFromReferences(
-    String imagePath,
+      String imagePath,
-    TargetType targetType,
+      TargetType targetType,
-    double centerX,
+      double centerX,
-    double centerY,
+      double centerY,
-    double radius,
+      double radius,
-    int ringCount,
+      int ringCount,
-    ImpactCharacteristics characteristics, {
+      ImpactCharacteristics characteristics, {
-    double tolerance = 2.0,
+        double tolerance = 2.0,
-  }) {
+      }) {
     try {
       final impacts = _imageProcessingService.detectImpactsFromReferences(
         imagePath,
@@ -260,13 +354,13 @@ class TargetDetectionService {
       return impacts.map((impact) {
         final score = targetType == TargetType.concentric
             ? _calculateConcentricScoreWithRings(
-                impact.x,
+          impact.x,
-                impact.y,
+          impact.y,
-                centerX,
+          centerX,
-                centerY,
+          centerY,
-                radius,
+          radius,
-                ringCount,
+          ringCount,
-              )
+        )
             : _calculateSilhouetteScore(impact.x, impact.y, centerX, centerY);
 
         return DetectedImpactResult(
@@ -281,20 +375,15 @@ class TargetDetectionService {
     }
   }
 
-  /// Détecte les impacts en utilisant OpenCV (Hough Circles + Contours)
-  ///
-  /// Cette méthode utilise les algorithmes OpenCV pour une détection plus robuste:
-  /// - Transformation de Hough pour détecter les cercles
-  /// - Analyse de contours avec filtrage par circularité
   List<DetectedImpactResult> detectImpactsWithOpenCV(
-    String imagePath,
+      String imagePath,
-    TargetType targetType,
+      TargetType targetType,
-    double centerX,
+      double centerX,
-    double centerY,
+      double centerY,
-    double radius,
+      double radius,
-    int ringCount, {
+      int ringCount, {
-    OpenCVDetectionSettings? settings,
+        OpenCVDetectionSettings? settings,
-  }) {
+      }) {
     try {
       final impacts = _opencvService.detectImpacts(
         imagePath,
@@ -304,13 +393,13 @@ class TargetDetectionService {
       return impacts.map((impact) {
         final score = targetType == TargetType.concentric
             ? _calculateConcentricScoreWithRings(
-                impact.x,
+          impact.x,
-                impact.y,
+          impact.y,
-                centerX,
+          centerX,
-                centerY,
+          centerY,
-                radius,
+          radius,
-                ringCount,
+          ringCount,
-              )
+        )
             : _calculateSilhouetteScore(impact.x, impact.y, centerX, centerY);
 
         return DetectedImpactResult(
@@ -326,22 +415,17 @@ class TargetDetectionService {
     }
   }
 
-  /// Détecte les impacts avec OpenCV en utilisant des références
-  ///
-  /// Analyse les impacts de référence pour apprendre leurs caractéristiques
-  /// puis détecte les impacts similaires dans l'image.
   List<DetectedImpactResult> detectImpactsWithOpenCVFromReferences(
-    String imagePath,
+      String imagePath,
-    TargetType targetType,
+      TargetType targetType,
-    double centerX,
+      double centerX,
-    double centerY,
+      double centerY,
-    double radius,
+      double radius,
-    int ringCount,
+      int ringCount,
-    List<ReferenceImpact> references, {
+      List<ReferenceImpact> references, {
-    double tolerance = 2.0,
+        double tolerance = 2.0,
-  }) {
+      }) {
     try {
-      // Convertir les références au format OpenCV
       final refPoints = references.map((r) => (x: r.x, y: r.y)).toList();
 
       final impacts = _opencvService.detectFromReferences(
@@ -353,13 +437,13 @@ class TargetDetectionService {
       return impacts.map((impact) {
         final score = targetType == TargetType.concentric
             ? _calculateConcentricScoreWithRings(
-                impact.x,
+          impact.x,
-                impact.y,
+          impact.y,
-                centerX,
+          centerX,
-                centerY,
+          centerY,
-                radius,
+          radius,
-                ringCount,
+          ringCount,
-              )
+        )
             : _calculateSilhouetteScore(impact.x, impact.y, centerX, centerY);
 
         return DetectedImpactResult(
@@ -374,5 +458,4 @@ class TargetDetectionService {
       return [];
     }
   }
-
 }