#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import numpy as np
import os
import argparse

def analyze_sky_ratio(image_path, threshold=200, debug=False):
    """
    分析图片中白色天空占整个图片的比例
    
    参数:
        image_path: 图片路径
        threshold: 灰度阈值，用于区分天空和非天空区域，默认为200（较亮的像素）
        debug: 是否显示处理过程中的图像，用于调试
        
    返回:
        sky_ratio: 天空占比（0-1之间的浮点数）
    """
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path)
    if img is None:
        raise ValueError(f"无法读取图片: {image_path}")
    
    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用阈值分割天空区域（天空通常是图像中较亮的部分）
    _, sky_mask = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 计算天空区域占比
    total_pixels = gray.shape[0] * gray.shape[1]
    sky_pixels = np.sum(sky_mask == 255)
    sky_ratio = sky_pixels / total_pixels
    
    # 调试模式：显示处理过程图像
    if debug:
        # 创建可视化结果
        # 原图
        cv2.imshow('Original Image', img)
        # 灰度图
        cv2.imshow('Grayscale Image', gray)
        # 天空掩码
        cv2.imshow('Sky Mask', sky_mask)
        
        # 在原图上标记天空区域
        result = img.copy()
        result[sky_mask == 255] = [0, 255, 255]  # 用黄色标记天空区域
        cv2.imshow('Sky Detection Result', result)
        
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
    
    return sky_ratio

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='分析图片中天空区域占比')
    parser.add_argument('image_path', help='图片路径')
    parser.add_argument('--threshold', type=int, default=200, help='天空区域的灰度阈值（0-255），默认为200')
    parser.add_argument('--debug', action='store_true', help='显示处理过程图像')
    args = parser.parse_args()
    
    try:
        sky_ratio = analyze_sky_ratio(args.image_path, args.threshold, args.debug)
        print(f"天空区域占比: {sky_ratio:.2%}")
    except Exception as e:
        print(f"错误: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()