# 実験課題7
# 3.7 膨張・収縮（白黒の2値画像に対する処理へ修正版）

import cv2
import numpy as np

# 画像の読み込み
image_path = 'person.jpg'
img = cv2.imread(image_path)

if img is None:
    print("画像を読み込めませんでした。ファイルパスを確認してください。")
else:
    # 3.6の処理：HSV変換
    hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 肌色の範囲を指定
    lower_skin = np.array([0, 20, 70])
    upper_skin = np.array([20, 255, 255])

    # inRangeで作成されるこの画像が、対象が白(255)で背景が黒(0)の「2値画像（白黒画像）」です
    mask_img = cv2.inRange(hsv_img, lower_skin, upper_skin)

    # --- 膨張・収縮のための構造要素（カーネル）の定義 ---
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

    # --- ① 収縮 3回 → 膨張 3回（オープニング処理） ---
    # 処理の対象を mask_img(白黒画像) に変更
    eroded_first = cv2.erode(mask_img, kernel, iterations=3)
    seq_opening = cv2.dilate(eroded_first, kernel, iterations=3)

    # --- ② 膨張 3回 → 収縮 3回（クロージング処理） ---
    # 処理の対象を mask_img(白黒画像) に変更
    dilated_first = cv2.dilate(mask_img, kernel, iterations=3)
    seq_closing = cv2.erode(dilated_first, kernel, iterations=3)

    # --- 結果の表示 ---
    # 白黒のマスク画像がどのように変化するかを確認します
    cv2.imshow('1. Original Mask (Black & White)', mask_img)
    cv2.imshow('2. Erode 3 -> Dilate 3', seq_opening)
    cv2.imshow('3. Dilate 3 -> Erode 3', seq_closing)

    # キー入力待ち
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()