# 実験課題7
# 3.7 膨張・収縮

import cv2
import numpy as np

# 3.6の画像（色領域を抽出した画像）を準備するための前処理
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（肌色領域の抽出）を再現
    hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_skin = np.array([0, 0, 70])
    upper_skin = np.array([20, 255, 255])
    skin_mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_skin, upper_skin)
    extracted_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=skin_mask)

    # --- 膨張・収縮のための構造要素（カーネル）の定義 ---
    # 5x5の正方形のカーネルを作成
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

    # --- ① 収縮 3回 → 膨張 3回（オープニング処理） ---
    # まず収縮（erode）を3回実行
    eroded_first = cv2.erode(extracted_img, kernel, iterations=3)
    # その後、膨張（dilate）を3回実行
    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） ---
    # まず膨張（dilate）を3回実行
    dilated_first = cv2.dilate(extracted_img, kernel, iterations=3)
    # その後、収縮（erode）を3回実行
    seq_closing = cv2.erode(dilated_first, kernel, iterations=3)

    # --- 結果の表示 ---
    cv2.imshow('Original Extracted Image (3.6)', extracted_img)
    cv2.imshow('Sequence 1: Erosion 3 -> Dilation 3', seq_opening)
    cv2.imshow('Sequence 2: Dilation 3 -> Erosion 3', seq_closing)

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