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# Aluno: <NAME>
# 17/0162290

import numpy as np
import cv2
import copy

from rgb_ycbcr import rgb_para_ycbcr
from ycbcr_rgb import ycbcr_para_rgb
from normalized_cross_correlation import correlation

# leio a imagem final
imagem_de_trabalho = cv2.imread("imagem_final.bmp")

# passo para YCbCr
imagem_ycbcr = copy.copy(imagem_de_trabalho)
rgb_para_ycbcr(imagem_ycbcr)

# retiro o que necessito
altura, largura, channels = imagem_ycbcr.shape

# retorno que tudo deu certo
print("Imagem lida com sucesso!")

# Recortaremos da imagem um exemplo de avião
# Fui no Paint e escolhi as coordenadas de um avião, no meu caso, o segundo avião da esquerda para a direita

# a primeira coordenada representa o canto inferior direito da imagem
# a segunda coordenada representa o canto superior esquerdo
# a linha reta entre essas duas coordenadas será a diagonal da imagem

aviao_exemplo = imagem_ycbcr[601:610, 521:504, 0]
altura_aviao, largura_aviao, channels_aviao = imagem_ycbcr.shape

for y in range(altura):
    for x in range(largura):
        k = correlation(imagem_ycbcr[y:y+altura_aviao, x:x+largura_aviao], aviao_exemplo, altura_aviao, largura_aviao)
        print(k)
        # se [k > (um coeficiente de tolerância escolhido arbitrariamente)]
        # dado que quanto mais perto de 1, mais alta é a semelhança entre os pixels
        # então achamos um avião

# Aluno: <NAME>
# 17/0162290

import numpy as np
import cv2
import copy

from rgb_ycbcr import rgb_para_ycbcr
from ycbcr_rgb import ycbcr_para_rgb
from normalized_cross_correlation import correlation

# leio a imagem final
imagem_de_trabalho = cv2.imread("imagem_final.bmp")

# passo para YCbCr
imagem_ycbcr = copy.copy(imagem_de_trabalho)
rgb_para_ycbcr(imagem_ycbcr)

# retiro o que necessito
altura, largura, channels = imagem_ycbcr.shape

# retorno que tudo deu certo
print("Imagem lida com sucesso!")

# Recortaremos da imagem um exemplo de avião
# Fui no Paint e escolhi as coordenadas de um avião, no meu caso, o segundo avião da esquerda para a direita

# a primeira coordenada representa o canto inferior direito da imagem
# a segunda coordenada representa o canto superior esquerdo
# a linha reta entre essas duas coordenadas será a diagonal da imagem

aviao_exemplo = imagem_ycbcr[601:610, 521:504, 0]
altura_aviao, largura_aviao, channels_aviao = imagem_ycbcr.shape

for y in range(altura):
    for x in range(largura):
        k = correlation(imagem_ycbcr[y:y+altura_aviao, x:x+largura_aviao], aviao_exemplo, altura_aviao, largura_aviao)
        print(k)
        # se [k > (um coeficiente de tolerância escolhido arbitrariamente)]
        # dado que quanto mais perto de 1, mais alta é a semelhança entre os pixels
        # então achamos um avião
# Aluno: <NAME> # 17/0162290 # leio a imagem final # passo para YCbCr # retiro o que necessito # retorno que tudo deu certo # Recortaremos da imagem um exemplo de avião # Fui no Paint e escolhi as coordenadas de um avião, no meu caso, o segundo avião da esquerda para a direita # a primeira coordenada representa o canto inferior direito da imagem # a segunda coordenada representa o canto superior esquerdo # a linha reta entre essas duas coordenadas será a diagonal da imagem # se [k > (um coeficiente de tolerância escolhido arbitrariamente)] # dado que quanto mais perto de 1, mais alta é a semelhança entre os pixels # então achamos um avião