import cv2
import numpy as np

# 1. Deschidere cameră
cap = cv2.VideoCapture(0)

if not cap.isOpened():
    print("Eroare: nu pot deschide camera.")
    exit(1)

# 2. Creăm modelul de background
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(
    history=500,
    varThreshold=16,
    detectShadows=True
)

# Kernel pentru operații morfologice (curățare mască)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))

while True:
    # 3. Citire frame
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Eroare: nu pot citi frame de la cameră.")
        break

    # 4. Aplicăm background subtraction -> mască de mișcare
    fgmask = fgbg.apply(frame)

    # 5. Curățăm masca (eliminăm zgomotul)
    #    - întâi un blur mic (opțional)
    fgmask_blur = cv2.GaussianBlur(fgmask, (5, 5), 0)

    #    - apoi prag (ca să avem 0/255)
    _, fgmask_bin = cv2.threshold(fgmask_blur, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    #    - morfologie (OPEN + CLOSE)
    fgmask_open = cv2.morphologyEx(fgmask_bin, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    fgmask_clean = cv2.morphologyEx(fgmask_open, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    # 6. Căutăm contururi în mască (zonele cu mișcare)
    contours, _ = cv2.findContours(
        fgmask_clean,
        cv2.RETR_EXTERNAL,
        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
    )

    # 7. Pentru fiecare zonă cu mișcare, desenăm un dreptunghi
    for cnt in contours:
        area = cv2.contourArea(cnt)
        if area < 500:      # ignorăm obiecte foarte mici / zgomot
            continue

        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h),
                      (0, 255, 0), 2)

    # 8. Afișăm rezultatul
    cv2.imshow("Frame original", frame)
    cv2.imshow("Masca miscare (curatata)", fgmask_clean)

    # 9. Ieșire cu tasta 'q'
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()