import cv2 as cv
import numpy as np
from tkinter.filedialog import askopenfilename
from matplotlib import pyplot as plt

# Escoger imagen
#imagen0 = askopenfilename(filetypes=(("IMAGE files", "*.JPEG"), ("All files", "*.*")))

# leer y redimensionar el tamaño de la imagen
imagen = cv.imread("WhatsApp Image 2019-05-09 at 4.27.03 PM.jpeg") #Aqui se pone la ruta de la imagen que va a ser leida
#imagen = cv.imread(imagen0)
#imagen = cv.resize(imagen,(1200,1200))

#  cambio de escala de color rgb a hsv
hsv = cv.cvtColor(imagen, cv.COLOR_BGR2HSV)

# rango de valores de tonos verdes
verde_bajos = np.array([30, 30, 30])  # Valores perfectos para el reconocimiento de una planta[30,50,50]
verde_altos = np.array([80, 255, 255])  # valores perfectos para el reconocimiento de una planta[90,255,255])

# Usar la mascara
mascara_verde = cv.inRange(hsv, verde_bajos, verde_altos)
mask = cv.add(mascara_verde, mascara_verde)


#filtro = cv.bitwise_and(imagen, imagen, mask=mask)

# condicion del filtro por vencindades
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)


# Transformacion morfologica de apertura
contornos = cv.morphologyEx(mask, cv.MORPH_OPEN, kernel)
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
contornos = cv.erode(contornos,kernel,iterations = 1)
contornos = cv.dilate(contornos,kernel,iterations = 1)
# Colocacion de la mascara

# suavido gausiano y recuperacion de contornos
#contornos = cv.cvtColor(contornos,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#contornos = cv.GaussianBlur(apertura, (5, 5), 3)

# Umbralizado
ret, tresh = cv.threshold(contornos, 1, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE)
# Recuperacion de contornos
ds,bordes = cv.findContours(tresh, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# aqui se dibujan los contornos
#cv.drawContours(imagen, bordes, -1, (0, 0, 255), 2, cv.LINE_AA)

for c in ds:
    area = cv.contourArea(c)
    if area > 100 and area < 1000:
        (x, y, w, h) = cv.boundingRect(c)
        cv.rectangle(imagen, (x, y), (x + w, y + h), (-1, 255, 0), 1, cv.LINE_AA)

#for c in bordes:

# diferencia entre lo recuperado y el resto y asi mostrar en pantalla la segmentacion

filtro1 = cv.bitwise_and(imagen, imagen, mask=contornos)

# def para poder mostrar en pantalla resultados

cv.imshow('Inicial', filtro1)
cv.imshow('Limpia', contornos)
#cv.imshow(('cuadrado',nuevo))

#
while (1):
    tecla = cv.waitKey(5) & 0xFF
    if tecla == 27:
        break
cv.destroyAllWindows()