Нахождение замкнутого контура, порожденного множественным вращением сателлита

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import time
 
matplotlib.use('Agg')
 
start_time = time.time()
im = input("Введите имя файла в формате .png(.jpg): ")
image = cv2.imread(im)
 
if image is None:
    print("Не удалось загрузить изображение.")
    exit()
 
# Преобразование цвета в HSV и создание маски для красных объектов
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
red_lower = np.array([0, 100, 100])
red_upper = np.array([10, 255, 255])
red_mask = cv2.inRange(hsv_image, red_lower, red_upper)
contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
if contours:
    # Выбираем большой контур для красной точки
    red_point = max(contours, key=cv2.contourArea)
    M = cv2.moments(red_point)
 
    if M['m00'] == 0:
        print("Не удалось найти моменты для красной точки.")
        exit()
 
    cx = int(M['m10'] / M['m00'])
    cy = int(M['m01'] / M['m00'])
    print(f"Координаты красной точки: ({cx}, {cy})")
 
    # Получаем ограничивающий прямоугольник
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(red_point)
 
    # Ширина и высота
    kx = w
    ky = h
 
    print(f"Ширина квадратика: {kx}, Высота квадратика: {ky}")
 
    rotor = cv2.imread(im, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    if rotor is not None:
        height, width = rotor.shape
 
        # Создание матрицы представления изображения
        rotor_matrix = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
        for y in range(height):
            for x in range(width):
                if rotor[y, x] == 255:  # Белый пиксель
                    if x >= cx and y >= cy:
                        rotor_matrix[y, x] = 0  # Все, что белое, станет черным
                else:
                    rotor_matrix[y, x] = 255  # Остальные остаются белыми
 
        contours, _ = cv2.findContours(rotor_matrix, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        # Создание нового изображения для отображения только контура фигуры
        contour_image = np.zeros_like(rotor_matrix)
        if contours:
            # Найти самый большой контур (фигуры)
            max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
            cv2.drawContours(contour_image, [max_contour], 0, 255, 2)
 
        alpha = 25
        alpha_rad = np.radians(alpha)
 
        # Создаем индексы пикселей
        y_indices, x_indices = np.indices(contour_image.shape)
 
        # Вычисляем углы для всех пикселей
        angles = np.arctan2(y_indices - cy, x_indices - cx)
 
        # Применяем маску: оставляем только отрисованные контуры, которые попадают в диапазон углов
        result_image = np.where((angles >= alpha_rad) | (angles <= -alpha_rad), 0, contour_image)
 
        contours, _ = cv2.findContours(result_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
        if contours:
            max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
            # Извлечение координат контура
            coordinates = max_contour.reshape(-1, 2)
 
            # Сохранение оригинальных координат
            original_coordinates = coordinates.copy()
 
            # Делим координаты контура на размеры
            divided_coordinates = coordinates / [kx, ky]
 
            # Отображение результата
            fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
            ax.imshow(rotor_matrix, cmap='gray')
            ax.set_title("Результирующее изображение контуров")
            plt.axis('off')
            plt.savefig("contour_result.png", bbox_inches='tight')
            plt.close()
 
            # Сохранение координат
            with open("res.txt", "w") as file:
                for coord in divided_coordinates:
                    file.write(f"{coord[0]}, {coord[1]}\n")
 
            print(f"Координаты: {original_coordinates}")
            print("Поделенные координаты сохранены в res.txt")
        else:
            print("Контуры не найдены")
    else:
        print("Не удалось загрузить изображение ротора.")
else:
    print("Красная точка не найдена.")
print("Время выполнения:", time.time() - start_time)