Азадов Надирбек 11 практика

import cv2
import numpy as np

def detect_and_draw_coin(image_path, coin_number, contour_color=(0, 255, 0)):
    # Загрузить изображение
    image = cv2.imread(image_path)
    if image is None:
        print(f"Не удалось загрузить изображение. Проверьте путь: {image_path}")
        return

    # Преобразование в градации серого
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Применение размытия для устранения шумов
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0)

    # Пороговая бинаризация
    _, thresh = cv2.threshold(blurred, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    # Поиск контуров
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # Идентификация монет
    for idx, contour in enumerate(contours):
        # Вычисление координат прямоугольника для каждой монеты
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

        # Нанесение номера монеты на изображение
        cv2.putText(image, f"{idx+1}", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2)

        # Если номер монеты совпадает с заданным
        if idx + 1 == coin_number:
            # Нарисовать контур заданным цветом
            cv2.drawContours(image, [contour], -1, contour_color, 3)

    # Сохранение и показ результата
    output_path = "output_image.jpg"
    cv2.imwrite(output_path, image)
    print(f"Результат сохранен: {output_path}")
    cv2.imshow("Detected Coin", image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# Укажите путь к вашему изображению
image_path = "/Users/texnik/Downloads/Новая папка 3/coins.jpg"  # Замените на актуальный путь
coin_number = 2  # Номер монеты, которую нужно выделить

# Запуск функции
detect_and_draw_coin(image_path, coin_number, (0, 255, 0))




###############################
import cv2
import numpy as np

def region_growing(image, seed_point, threshold):
    """
    Алгоритм region growing для сегментации изображения.

    :param image: Градации серого, numpy array
    :param seed_point: Точка начала (x, y)
    :param threshold: Порог для роста региона
    :return: Сегментированное изображение (маска)
    """
    # Размеры изображения
    h, w = image.shape

    # Маска сегмента
    mask = np.zeros((h, w), np.uint8)

    # Очередь для обработки пикселей
    queue = [seed_point]

    # Значение начальной точки
    initial_value = image[seed_point[1], seed_point[0]]

    while queue:
        x, y = queue.pop(0)

        # Если пиксель уже обработан, пропустить
        if mask[y, x] == 255:
            continue

        # Проверка условия порога
        if abs(int(image[y, x]) - int(initial_value)) <= threshold:
            mask[y, x] = 255  # Добавить пиксель в регион

            # Добавить соседние пиксели в очередь
            for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                if 0 <= nx < w and 0 <= ny < h and mask[ny, nx] == 0:
                    queue.append((nx, ny))

    return mask

# Укажите путь к файлу gradient.png
image_path = "/Users/texnik/Downloads/Новая папка 3/gradient.png"  # Замените на актуальный путь

# Попробуйте загрузить изображение
gradient = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

if gradient is None:
    print(f"Ошибка: не удалось загрузить файл {image_path}. Проверьте путь и доступность файла.")
else:
    # Настройки для выделения секции 2
    seed_point = (50, 50)  # Координаты точки семени (x, y)
    threshold = 5          # Порог

    # Применение алгоритма region growing
    mask = region_growing(gradient, seed_point, threshold)

    # Визуализация результата
    segmented = cv2.bitwise_and(gradient, gradient, mask=mask)

    # Сохранение результата
    output_path = "/Users/texnik/Downloads/Новая папка 3/gradient_segmented_section_2.png"
    cv2.imwrite(output_path, segmented)
    print(f"Результат сохранен: {output_path}")

    # Отображение результата
    cv2.imshow("Original Gradient", gradient)
    cv2.imshow("Region Growing (Section 2)", segmented)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()




##########################
import cv2
import numpy as np
import os

# Укажите путь к вашему изображению
image_path = "/Users/texnik/Downloads/Новая папка 3/finger_prints.png"  # Замените на актуальный путь

# Проверка существования файла
if not os.path.exists(image_path):
    print(f"Ошибка: файл {image_path} не найден!")
else:
    # Загрузка изображения в градациях серого
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    if image is None:
        print(f"Ошибка: не удалось загрузить файл {image_path}. Проверьте путь.")
    else:
        # 1. Обычная бинаризация с порогом 80
        _, thresh1 = cv2.threshold(image, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)

        # 2. Пороговая сегментация с THRESH_TRUNC и THRESH_OTSU
        _, thresh2 = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_TRUNC | cv2.THRESH_OTSU)

        # 3. Адаптивная бинаризация с blockSize=5 и C=3
        adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(
            image,
            255,
            cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
            cv2.THRESH_BINARY,
            blockSize=5,
            C=3
        )

        # Отображение результатов
        cv2.imshow("Original Image", image)
        cv2.imshow("Threshold 1 (Binary, 80)", thresh1)
        cv2.imshow("Threshold 2 (TRUNC + OTSU)", thresh2)
        cv2.imshow("Adaptive Threshold", adaptive_thresh)

        # Сохранение результатов
        output_path_1 = "/Users/texnik/Downloads/Новая папка 3/thresh1_binary_80.png"
        output_path_2 = "/Users/texnik/Downloads/Новая папка 3/thresh2_trunc_otsu.png"
        output_path_3 = "/Users/texnik/Downloads/Новая папка 3/adaptive_threshold.png"

        cv2.imwrite(output_path_1, thresh1)
        cv2.imwrite(output_path_2, thresh2)
        cv2.imwrite(output_path_3, adaptive_thresh)

        print(f"Результаты сохранены как:\n{output_path_1}\n{output_path_2}\n{output_path_3}")

        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()