import cv2                         #OpenCV fuer Bildbearbeitung
import tkinter                     #Zum Erstellen von GUIs
import numpy as np                 #Numpy Import
import sys

#Einlesen des Bildes
script_dir = sys.path[0]
path = script_dir[:-4] + "Beispielbilder\lena.jpg"
image = cv2.imread(path)        #Einlesen des Bildes (noch hardcodiert, sollte dann in GUI gehen)

rows = image.shape[0]         #Auslesen der Zeilenanzahl
cols = image.shape[1]         #Auslesen der Spaltenanzahl
kanaele = image.shape[2]      #Auslesen der Kanaele (3 fuer RGB, 1 fuer Graubild)

'''
           0.4124564  0.3575761  0.1804375    Transformationsmatrix fuer XYZ Werte aus gegebenen RGB Werten!
RGB2XYZ =  0.2126729  0.7151522  0.0721750   
           0.0193339  0.1191920  0.9503041
'''

RGB2XYZ = np.array([[0.4124564,0.3575761,0.1804375],[0.2126729,0.7151522,0.0721750],[0.0193339,0.1191920,0.9503041]])

'''
            3.2404542 -1.5371385 -0.4985314   Transformationsmatrix fuer RGB Werte aus gegebenen XYZ Werten!
XYZ2RGB =  -0.9692660  1.8760108  0.0415560   (RGB nur ganzzahlig --> Runden!!)
            0.0556434 -0.2040259  1.0572252  
'''

XYZ2RGB = np.array([[3.2404542,-1.5371385,-0.4985314],[-0.9692660,1.8760108,0.0415560],[0.0556434,-0.2040259,1.0572252]])

'''
            0.4002     0.7076    −0.0808     Transformationsmatrix fuer LMS Werte aus gegebenen XYZ Werten
M_HPE =    −0.2263     1.1653     0.0457  
            0          0          0.9182  
'''

M_HPE = np.array([[0.4002,0.7076,-0.0808],[-0.2263,1.1653,0.0457],[0,0,0.9182]])


# for i in range(rows):           #Durchgehen aller Pixel des Bildes
#   for j in range(cols):
#      k = image[i,j]
#      #Umwandlungsalgorithmus


cv2.namedWindow("Display")      #Displaywindow erstellen
cv2.imshow("Display",image)     #Bild zeigen
cv2.waitKey(0)                  #Fenster offen halten