dim5x

import cv2
import numpy as np

def find_and_draw_template(template_path, original_image_path):
    # Загрузка шаблона
    template = cv2.imread(template_path)
    template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Создание объекта ORB
    orb = cv2.ORB_create()
    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

    # Обнаружение ключевых точек и вычисление дескрипторов для шаблона
    keypoints_template, descriptors_template = orb.detectAndCompute(template_gray, None)

    # Обработка изображения
    image = original_image_path.copy()
    image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Обнаружение ключевых точек и вычисление дескрипторов для изображения
    keypoints_image, descriptors_image = orb.detectAndCompute(image_gray, None)

    # Сопоставление дескрипторов
    matches = bf.match(descriptors_template, descriptors_image)
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

    # Отладочная информация
    print(f"Общее количество найденных соответствий: {len(matches)}")

    # Отбор лучших соответствий
    good_matches = matches[:75]
    print(f"Количество хороших соответствий: {len(good_matches)}")

    # Проверка на наличие хороших соответствий
    if len(good_matches) >= 4:
        # Получение координат ключевых точек
        src_pts = np.float32([keypoints_template[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
        dst_pts = np.float32([keypoints_image[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

        # Нахождение матрицы гомографии
        M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
        print("Гомография найдена.")

        # Получение углов шаблона
        h, w = template_gray.shape[:2]
        pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2)

        # Преобразование углов шаблона
        dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)

        # Обводим рамкой найденные области
        image = cv2.polylines(image, [np.int32(dst)], isClosed=True, color=(0, 255, 0), thickness=3)
    else:
        print("Недостаточно хороших соответствий для нахождения гомографии.")

    return image

# Пример использования функции
template_file = 'LED.jpg'              # Шаблон
original_image_file = 'outputImage.jpg'  # Исходное изображение

# Загрузка и обработка изображения
original_image = cv2.imread(original_image_file)
result_image = find_and_draw_template(template_file, original_image)

# Масштабируем изображение для отображения - не обязательно, у меня не вмещалось в просмотр
scale_percent = 50  # Процент уменьшения размера
width = int(result_image.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(result_image.shape[0] * scale_percent / 100)
resized_image = cv2.resize(result_image, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)

# Отображение результата
cv2.imshow('Detected Templates', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import sys
from PyQt5 import QtWidgets, QtCore, QtGui


class ClockWidget(QtWidgets.QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # Устанавливаем параметры окна
        self.setWindowFlags(QtCore.Qt.WindowStaysOnTopHint | QtCore.Qt.FramelessWindowHint)
        self.setAttribute(QtCore.Qt.WA_TranslucentBackground)

        # Устанавливаем таймер для обновления времени
        self.timer = QtCore.QTimer(self)
        self.timer.timeout.connect(self.update_time)
        self.timer.start(1000)  # Обновляем каждую секунду

        # Создаем метку для отображения времени
        self.label = QtWidgets.QLabel(self)
        self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)
        self.label.setStyleSheet("font-size: 48px;")  # Размер шрифта

        # Устанавливаем начальное время
        self.update_time()

        # Устанавливаем размер окна
        self.resize(200, 60)

        # Переменные для перемещения окна
        self.dragging = False
        self.drag_position = None

    def update_time(self):
        current_time = QtCore.QTime.currentTime()
        self.label.setText(current_time.toString("HH:mm:ss"))
        self.check_color_below_widget()

    def check_color_below_widget(self):
        # Получаем глобальные координаты нижней границы виджета
        global_pos = self.mapToGlobal(self.rect().bottomLeft())

        # Определяем координаты точки на 10 пикселей ниже
        point_below = global_pos + QtCore.QPoint(0, 10)

        # Получаем цвет пикселя в этой точке
        screen = QtWidgets.QApplication.primaryScreen()
        pixel_color = screen.grabWindow(0).toImage().pixel(point_below.x(), point_below.y())
        color = QtGui.QColor(pixel_color)

        # Выводим значения RGB для отладки
        print(f"Color below widget: R={color.red()}, G={color.green()}, B={color.blue()}")

        # Вычисляем яркость цвета
        brightness = (color.red() * 299 + color.green() * 587 + color.blue() * 114) / 1000

        # Устанавливаем цвет текста в зависимости от яркости
        if brightness < 128:  # Темный фон
            self.label.setStyleSheet("color: white; font-size: 48px;")
        else:  # Светлый фон
            self.label.setStyleSheet("color: black; font-size: 48px;")

    def paintEvent(self, event):
        # Рисуем прозрачный фон
        painter = QtGui.QPainter(self)
        painter.setRenderHint(QtGui.QPainter.Antialiasing)
        painter.setBrush(QtGui.QColor(0, 0, 0, 0))

    def mousePressEvent(self, event):
        if event.button() == QtCore.Qt.LeftButton:
            self.dragging = True
            self.drag_position = event.globalPos() - self.frameGeometry().topLeft()

    def mouseMoveEvent(self, event):
        if self.dragging:
            self.move(event.globalPos() - self.drag_position)

    def mouseReleaseEvent(self, event):
        if event.button() == QtCore.Qt.LeftButton:
            self.dragging = False


if __name__ == '__main__':
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    clock = ClockWidget()
    clock.show()
    sys.exit(app.exec_())