Розпізнавання клітин крові: фільтрація по кольору

Мета роботи

Навчитися використовувати кольорову фільтрацію у просторі HSV для виділення об'єктів на зображенні, будувати контури знайдених об'єктів та програмно підраховувати їх кількість.

Завдання

1. Створіть ноутбук із набору даних з зображеннями мікроскопії крові за допомогою OpenCV: https://www.kaggle.com/datasets/unclesamulus/blood-cells-image-dataset
2. Прочитайте картинку /kaggle/input/blood-cells-image-dataset/bloodcells_dataset/basophil/BA_100102.jpg
   
3. Перетворіть зображення у кольоровий простір HSV (cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)).
4. Задайте діапазони кольорів для фільтрації певного типу клітин (наприклад, червоних або білих кров'яних тілець).
5. Виконайте побудову маски за допомогою функції cv2.inRange() для виділення об'єктів заданого кольору.
6. Знайдіть контури об'єктів на зображенні за допомогою cv2.findContours().
7. Намалюйте знайдені контури зеленим кольором на оригінальному зображенні (cv2.drawContours()).
8. Підрахуйте кількість знайдених клітин і виведіть результат у програмі.
9. Збережіть зображення з нанесеними контурами та зробіть скріншот роботи програми.

Що здати

• Скриншот зображення, де клітини виділені зеленими контурами.
• Вивід у програмі, який містить кількість знайдених клітин.

Використовуйте Python та бібліотеку OpenCV для виконання завдання.