import cv2
import numpy as np
import os

# 读取输入图像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 检查图像是否读取成功
if image is None:
    print("无法读取 'input.jpg'，请确保文件存在且路径正确。")
    exit()

# 获取图像的尺寸
height, width = image.shape[:2]

# 定义小图片的数量（例如，将图像分割成 3 x 3 个小正方形）
num_rows = 3
num_cols = 3

# 计算每个小正方形的尺寸
cell_height = height // num_rows
cell_width = width // num_cols

# 定义曲线的参数
curve_amplitude = min(cell_height, cell_width) / 6  # 曲线的幅度，可根据需要调整
curve_length_ratio = 1 / 3  # 曲线占分割线长度的中间三分之一

# 创建输出目录
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# 创建掩码列表，每个小图片对应一个掩码
masks = []

# 初始化掩码
for _ in range(num_rows * num_cols):
    mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
    masks.append(mask)

# 生成曲线偏移量的函数
def generate_curve(length, amplitude):
    x = np.linspace(0, length - 1, num=length)
    y = amplitude * np.sin(np.pi * (x / (length - 1)))
    return y.astype(int)

# 设置每个小图片的区域为白色，并创建曲线分割线
for row in range(num_rows):
    for col in range(num_cols):
        index = row * num_cols + col
        mask = masks[index]

        # 定义当前小图片的边界
        y_start = row * cell_height
        y_end = y_start + cell_height if row != num_rows - 1 else height
        x_start = col * cell_width
        x_end = x_start + cell_width if col != num_cols - 1 else width

        # 在掩码上设置小图片区域为白色
        mask[y_start:y_end, x_start:x_end] = 255

# 创建垂直曲线分割线（列之间）
for col in range(1, num_cols):
    x_line = col * cell_width

    # 曲线应用于垂直分割线的中间三分之一
    curve_y_start = int(height * (1 - curve_length_ratio) / 2)
    curve_y_end = int(height * (1 + curve_length_ratio) / 2)
    curve_length = curve_y_end - curve_y_start

    # 生成曲线偏移量
    y_offsets = generate_curve(curve_length, curve_amplitude)

    for i, y_offset in enumerate(y_offsets):
        y_pos = curve_y_start + i

        # 左侧小图片的掩码
        left_index = (y_pos // cell_height) * num_cols + col - 1
        if 0 <= left_index < len(masks):
            masks[left_index][y_pos, x_line - y_offset:] = 0  # 将右侧区域设为黑色

        # 右侧小图片的掩码
        right_index = (y_pos // cell_height) * num_cols + col
        if 0 <= right_index < len(masks):
            masks[right_index][y_pos, :x_line + y_offset] = 0  # 将左侧区域设为黑色

# 创建水平曲线分割线（行之间）
for row in range(1, num_rows):
    y_line = row * cell_height

    # 曲线应用于水平分割线的中间三分之一
    curve_x_start = int(width * (1 - curve_length_ratio) / 2)
    curve_x_end = int(width * (1 + curve_length_ratio) / 2)
    curve_length = curve_x_end - curve_x_start

    # 生成曲线偏移量
    x_offsets = generate_curve(curve_length, curve_amplitude)

    for i, x_offset in enumerate(x_offsets):
        x_pos = curve_x_start + i

        # 上方小图片的掩码
        top_index = (row - 1) * num_cols + (x_pos // cell_width)
        if 0 <= top_index < len(masks):
            masks[top_index][y_line - x_offset:, x_pos] = 0  # 将下方区域设为黑色

        # 下方小图片的掩码
        bottom_index = row * num_cols + (x_pos // cell_width)
        if 0 <= bottom_index < len(masks):
            masks[bottom_index][:y_line + x_offset, x_pos] = 0  # 将上方区域设为黑色

# 应用掩码并保存小图片
for index, mask in enumerate(masks):
    img_part = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    output_path = os.path.join(output_dir, f'output{index + 1}.png')
    cv2.imwrite(output_path, img_part)

print(f"图片已成功切割成 {num_rows * num_cols} 张，并保存到 'output' 目录下。")