Untitled

# Ustvarimo masko za vsako regijo glede na njene barve

# Definiramo barvne obsege za različne regije (te vrednosti bom moral prilagoditi eksperimentalno)
color_ranges = {
    "Gorenjska": ((90, 50, 50), (130, 255, 255)),   # Modrikasta
    "Koroška": ((40, 50, 50), (80, 255, 255)),     # Zelenkasta
    "Pomurje": ((130, 50, 50), (170, 255, 255)),   # Vijoličasta
    "Podravje": ((150, 50, 50), (180, 255, 255)),  # Rožnata
    "Posavje": ((110, 50, 50), (140, 255, 255)),   # Modro-vijolična
    "Osrednja Slovenija": ((20, 50, 50), (40, 255, 255)),  # Rumena
    "Dolenjska": ((10, 50, 50), (30, 255, 255)),   # Oranžna
    "Notranjska": ((0, 50, 50), (10, 255, 255)),   # Rdečkasta
    "Primorska": ((0, 0, 50), (10, 50, 255)),      # Sivkasta
    "Goriška": ((170, 50, 50), (180, 255, 255))    # Rdeče-rožnata
}

# Ustvarimo slovar za shranjevanje izrezanih regij
extracted_regions = {}

# Izločimo posamezne regije
for region, (lower, upper) in color_ranges.items():
    # Ustvarimo masko za trenutno regijo
    lower_bound = np.array(lower, dtype=np.uint8)
    upper_bound = np.array(upper, dtype=np.uint8)
    mask = cv2.inRange(image_hsv, lower_bound, upper_bound)

    # Uporabimo masko za izrez regije iz originalne slike
    extracted_region = cv2.bitwise_and(image_cv, image_cv, mask=mask)
    extracted_regions[region] = extracted_region

# Shrani posamezne regije
output_paths = {}
for region, img in extracted_regions.items():
    path = f"/mnt/data/{region}.png"
    cv2.imwrite(path, img)
    output_paths[region] = path

output_paths