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# 周囲をトリミングしたウェルの画像をリサイズ（960x640）
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#（１）あらかじめ画像はウェルだけにトリミングする
#（２）リサイズされた画像は960ｘ640で保存される
#import
import cv2
import numpy as np
import os
import openpyxl
#import matplotlib.pyplot as plt
# ワークブック作成とシート指定
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb['Sheet']
# xyの空リスト用意
xy_list = []
area_list = []
#画像ファイル名入力
fname = input('input file name to be read ,as ###.jpg:')
#日付入力／ファイル名のため
date1 = input('date as yymmdd?:')
#ウェルID入力／ファイル名のため
wel_id = input('wel_id_as ###?:')
#画像読み込み
img = cv2.imread(fname)
if img is None:
print ('ファイルを読み込めません。')
import sys
sys.exit()
#画像リサイズ
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
dst = cv2.resize(img, (960, 640))
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# 384ウェルのウェル１つずつ抽出、保存
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#（個別）画像ファイル保存フォルダ作成
# OpenCVのimwriteで保存先ディレクトリを指定
# https://jd-engineer.hateblo.jp/entry/2017/02/24/202747
dirname = date1+wel_id
if not os.path.exists(dirname):
os.mkdir(dirname)
#ウェルの番地準備／ファイル名のため／文字表記
y_letter = ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O','P']
x_letter = ['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12','13','14','15','16','17','18','19','20','21','22','23','24']
for y1 in range(0, 16, 1):
for x1 in range(0, 24, 1):
#ウェルの番地設定／IDの文字列化／アドレスのためx40
y2 = y1*40
x2 = x1*40
#保存した（個別）画像ファイルの特定
dst2 = dst[y2:y2+40, x2:x2+40]
#（個別）画像ファイルの保存
# OpenCVのimwriteで保存先ディレクトリを指定
# https://jd-engineer.hateblo.jp/entry/2017/02/24/202747
name1 = date1+'_'+wel_id+'_'+y_letter[y1]+x_letter[x1]
name2 = y_letter[y1]+x_letter[x1]
#画像書き込み０
# cv2.imwrite(os.path.join(dirname, f'({name1}.jpeg'), dst2)
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# 個別画像をトリミング
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#画像リサイズ／#120x120でリサイズ
height = dst2.shape[0]
width = dst2.shape[1]
dst3 = cv2.resize(dst2, (120, 120))
#画像書き込み１
# cv2.imwrite(os.path.join(dirname, f'({name1}_120.jpeg'), dst3)
#上下左右トリミング／#15－105x15－105で上下左右トリミング
dst4 = dst3[15:105, 15:105]
#画像書き込み２
# cv2.imwrite(os.path.join(dirname, f'({name1}_90.jpeg'), dst4)
#四隅トリミング／中心45:45で横100縦125の円、(255,255,0)は線の色、thickness-1で塗りつぶし円でマスク
mask = np.zeros(dst4.shape, dtype=np.uint8)
cv2.ellipse(mask,((45, 45),(100, 125),0),(255,255,0),-1)
dst5 = dst4 & mask
#画像書き込み３
# cv2.imwrite(os.path.join(dirname, f'({name1}_90_mask.jpeg'), dst5)
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# ノイズ除去／GaussianBlur
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#画像img_gray#（２）GaussianBlurを用いたノイズ除去
#第二引数pixelは平均化するピクセル数で、1x1の場合は計1ピクセル
pixel = 1
img_gaus = cv2.GaussianBlur(dst5,(pixel,pixel),2)
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# 二値化
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#二値化する
#二値化する際の輝度閾値
thresh_value=120
thresh, dst6 = cv2.threshold(img_gaus, thresh_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)
#画像書き込み４
# cv2.imwrite(os.path.join(dirname, f'({name1}_gaus.jpeg'), dst6)
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# 輪郭を抽出して面積を計算
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#グレイスケール化して二値化
dst7 = cv2.cvtColor(dst6,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(dst7,120,255,0)
#輪郭を抽出 ※輪郭を検出する順番は、輪郭抽出の開始点の座標のyの値が大きい順に検出される
# https://imagingsolution.net/program/python/opencv-python/opencv-python-findcontours/
# https://qiita.com/bianca26neve/items/9f15e2a7856da01592b9
# https://pystyle.info/opencv-structural-analysis-and-shape-descriptors/
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
#輪郭抽出ノイズの判断基準 contour_noise：3 ※輪郭この数値以上のみリスト化
contour_noise =3
#面積が閾値未満の輪郭の削除する
contours2 = list(filter(lambda x: cv2.contourArea(x) >= contour_noise, contours))
# 一番面積が大きい輪郭を選択／輪郭の数が１の時だけ採用、1以外（ゼロか複数）なら不採用
if(len(contours2) == 1):
cnt = max(contours2, key=lambda x: cv2.contourArea(x))
#輪郭抽面積の判断基準 area_min:200 ※輪郭内の面積がこれ未満なら不採用
#輪郭抽面積の判断基準 area_max:200 ※輪郭内の面積がこれ超過なら不採用
area_min = 200
area_max = 3000
#輪郭の面積を計算／findContours() で抽出された輪郭から cv2.contourArea で
area = cv2.contourArea(cnt)
if area > area_min and area < area_max:
# 適合するxyをリストに追加 ←For分の中にいれてxyリストを完成させる
xy_list.append(name2)
area_list.append(area)
#画像書き込み５
cv2.imwrite(os.path.join(dirname, f'{area:05.0f}_{name1}.jpeg'), dst2)
cv2.imwrite(os.path.join(dirname, f'{area:05.0f}_{name1}_bn.jpeg'), thresh)
#cv2終了作業
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# xyのリスト分繰り返して「A2」からエクセルに入力 ←xy_listさえできてれば最後でOK
for i, xy in enumerate(xy_list):
ws.cell(1,1).value = 'wel ID'
ws.cell(1,2).value = 'wel address'
ws.cell(1,3).value = 'area'
ws.cell(i+2,1).value = wel_id
ws.cell(i+2,2).value = xy_list[i]
ws.cell(i+2,3).value = area_list[i]
# エクセルの保管
wb.save('wel_address.xlsx')
wb.close