#!/usr/bin/env python2

import numpy as np
import sys
import cv2
def show(img):
#cv2.namedWindow("immagine",cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.imshow("immagine",img)
    cv2.waitKey(0)

def contourIndex(lista):
# ritorna l'indice del contorno con perimetro maggiore
    val=-1
    index=0
    for num, cont in enumerate(lista):
        value=cv2.arcLength(cont,True)
        if val<value: 
            val=value
            index=num 
    return index

img=cv2.imread(sys.argv[1],cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
#img=cv2.imread(sys.argv[1],cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
#la riga successiva serve a rendere visualizzabile l immagine sul nostro pc
#img=cv2.resize(img,(350,262))
#assumendo che il background e nero nelle condizioni attuali (27/12/2016) del bookscanner il valore buono e 100 (su 255)
buono=100
mask=cv2.inRange(img,buono,255)
contorni, hier =cv2.findContours(mask,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
bianco=np.zeros(mask.shape,dtype=np.uint8)  # crea un coso nero

# indexImportante indica il contorno piu grande, che crediamo sia quello del libro
indexImportante=contourIndex(contorni)
cv2.drawContours(img,contorni,indexImportante,255,thickness=3)
cv2.fillPoly(bianco,[contorni[indexImportante]], 255)

img=cv2.imread(sys.argv[1],cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=bianco)
if len(sys.argv) > 2:
    cv2.imwrite(sys.argv[2],img)
else:
    show(img)

# vim: set ts=4 sw=4 et: