import cv2
import numpy as np

def detect_green(image):
    # Converter a imagem de BGR para HSV
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # Definir os intervalos de cor verde (pode precisar ajustar os valores)
    lower_green = np.array([35, 50, 50])
    upper_green = np.array([90, 255, 255])

    # Criar uma máscara para a cor verde na faixa especificada
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)

    # Encontrar os contornos na máscara
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    idx = 0  # Índice de detecção
    # Desenhar caixas delimitadoras ao redor dos contornos detectados
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > 1000:  # Filtrar áreas menores que um valor específico (ajuste conforme necessário)
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            
            # Escrever o nome da detecção e índice sobre a caixa delimitadora
            cv2.putText(image, f'Object {idx}', (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
            
            # Mostrar informações de x, y, w, h sobre a detecção no console
            print(f"Object {idx}: x={x}, y={y}, w={w}, h={h}")
            idx += 1
    
    return image

cap = cv2.VideoCapture(1)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # Detectar áreas verdes na imagem e desenhar caixas delimitadoras
    green_boxes = detect_green(frame)

    cv2.imshow('Green Detection', green_boxes)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()