import os

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import imutils
import easyocr

def activering(afbeelding):

    #Afbeelding inlezen en grijstinten toevoegen
    img = cv2.imread(afbeelding)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    #Toevoegen bilaterale filter (ruisonderdrukking) en het vinden van randen
    bilatfilter = cv2.bilateralFilter(gray, 11, 17, 17)
    edged = cv2.Canny(bilatfilter, 30, 200)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(edged, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    #Vinden van contouren
    keypoints = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = imutils.grab_contours(keypoints)
    contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]
    location = None

    #locatie bepalen van contouren met precies vier keypoints
    for contour in contours:
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 10, True)
        if len(approx) == 4:
            location = approx
            break

    #Toevoegen van een mask over de contouren
    mask = np.zeros(gray.shape, np.uint8)
    new_image = cv2.drawContours(mask, [location], 0, 255, -1)
    new_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(new_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    #Afbeelding inzoomen op kenteken
    (x, y) = np.where(mask == 255)
    (x1, y1) = (np.min(x), np.min(y))
    (x2, y2) = (np.max(x), np.max(y))
    cropped_image = gray[x1:x2 + 1, y1:y2 + 1]
    plt.imshow(cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

    #Easy OCR gebruiken om tekst uit de afbeelding te lezen
    reader = easyocr.Reader(['en'])
    result = reader.readtext(cropped_image)
    return result[0][-2]