import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# Функция для поворота изображения на заданный угол
def rotate_image(image, angle):
    (h, w) = image.shape[:2]
    center = (w // 2, h // 2)
    
    # Получаем матрицу поворота
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
    # Определяем размеры новой области, чтобы все изображение влезло после поворота
    cos = np.abs(M[0, 0])
    sin = np.abs(M[0, 1])
    
    new_w = int((h * sin) + (w * cos))
    new_h = int((h * cos) + (w * sin))
    
    # Регулируем матрицу поворота для нового размера
    M[0, 2] += (new_w / 2) - center[0]
    M[1, 2] += (new_h / 2) - center[1]
    
    # Поворачиваем изображение
    return cv2.warpAffine(image, M, (new_w, new_h))

# Функция для построения гистограммы каналов
def calculate_and_plot_histogram(image, axs, position, title_prefix):
    # Разделяем изображение на каналы
    blue, green, red = cv2.split(image)
    
    # Рассчитываем гистограммы для каждого канала
    hist_blue = cv2.calcHist([blue], [0], None, [256], [0, 256])
    hist_green = cv2.calcHist([green], [0], None, [256], [0, 256])
    hist_red = cv2.calcHist([red], [0], None, [256], [0, 256])
    
    # Показываем изображение
    axs[position, 0].imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    axs[position, 0].set_title(f'{title_prefix} изображение')
    axs[position, 0].axis('off')
    
    # Рисуем гистограммы для каждого канала
    axs[position, 1].plot(hist_red, color='red', label='Красный канал')
    axs[position, 1].plot(hist_green, color='green', label='Зеленый канал')
    axs[position, 1].plot(hist_blue, color='blue', label='Синий канал')
    axs[position, 1].set_title(f'{title_prefix} гистограммы')
    axs[position, 1].set_xlabel('Интенсивность пикселя')
    axs[position, 1].set_ylabel('Количество пикселей')
    axs[position, 1].legend()

# Загружаем изображение
image = cv2.imread('/Users/texnik/Downloads/Новая папка/image1.jpg')

# Поворачиваем изображение на 45 градусов
rotated_image = rotate_image(image, 45)

# Создаем подграфики для исходного и повернутого изображения
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))

# Строим гистограммы для исходного изображения
calculate_and_plot_histogram(image, axs, 0, 'Исходное')

# Строим гистограммы для повернутого изображения
calculate_and_plot_histogram(rotated_image, axs, 1, 'Повернутое')

plt.tight_layout()
plt.show()