import cv2
import numpy as np

def detect_book_boundaries(image_path):
    # Загрузка изображения
    image = cv2.imread(image_path)

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

    # Применение размытия для уменьшения шума
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # Применение оператора Кэнни для обнаружения границ
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

    # Применение дилатации для закрытия пробелов между границами
    dilated = cv2.dilate(edges, None, iterations=2)

    # Поиск контуров на изображении
    contours, _ = cv2.findContours(dilated.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # Инициализация списка для хранения координат границ книг
    book_boundaries = []

    # Обход всех контуров и добавление границ в список
    for contour in contours:
        # Игнорирование маленьких контуров
        if cv2.contourArea(contour) > 1000:
            # Получение ограничивающего прямоугольника для контура
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

            # Добавление границы книги в список
            book_boundaries.append((x, y, x + w, y + h))

    # Создание нового изображения с отмеченными границами книг
    marked_image = image.copy()
    for boundary in book_boundaries:
        x1, y1, x2, y2 = boundary
        cv2.rectangle(marked_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

    # Возвращение списка границ книг и нового изображения
    return book_boundaries, marked_image

# Пример использования функции для распознавания границ книг на изображении
image_path = 'image.jpg'
boundaries, marked_image = detect_book_boundaries(image_path)

# Вывод координат границ книг
for boundary in boundaries:
    print(f"Книга: {boundary}")

# Отображение нового изображения с отмеченными границами книг
cv2.imshow("Marked Image", marked_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()