# -*- coding: utf-8 -*-
"""
テンプレート画像内の赤枠・青枠を検出し、OCR抽出用の矩形領域を返すモジュール。

前提:
  - テンプレートは元PDFと同じ用紙サイズ・解像度でスキャン/作成されていること
  - 赤枠 = 氏名欄、青枠 = 日付欄 （必要に応じて色を追加可能）
"""

import cv2
import numpy as np


# HSV色空間での色範囲定義（赤は色相環の両端にまたがるため2レンジ）
COLOR_RANGES = {
    "red": [
        # (lower_hsv, upper_hsv)
        (np.array([0, 100, 100]),   np.array([10, 255, 255])),
        (np.array([160, 100, 100]), np.array([180, 255, 255])),
    ],
    "blue": [
        (np.array([100, 100, 100]), np.array([130, 255, 255])),
    ],
}

MIN_BOX_AREA = 500  # ノイズ除去用の最小面積(px^2)。テンプレート解像度に応じて調整してください


def _detect_color_boxes(img_bgr: np.ndarray, color_name: str) -> list[tuple[int, int, int, int]]:
    """指定色の矩形枠を検出し、[(x, y, w, h), ...] のリストを返す（枠線内側の矩形を返す）"""
    hsv = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    mask = np.zeros(hsv.shape[:2], dtype=np.uint8)
    for lower, upper in COLOR_RANGES[color_name]:
        mask |= cv2.inRange(hsv, lower, upper)

    # 枠線の途切れを補正
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    boxes = []
    for c in contours:
        area = cv2.contourArea(c)
        if area < MIN_BOX_AREA:
            continue
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
        boxes.append((x, y, w, h))
    return boxes


def detect_template_fields(template_path: str) -> dict[str, tuple[int, int, int, int]]:
    """
    テンプレート画像から赤枠(氏名)・青枠(日付)を検出する。

    Returns:
        {
          "name": (x, y, w, h),   # 赤枠が見つかった場合
          "date": (x, y, w, h),   # 青枠が見つかった場合
        }
        画像サイズは呼び出し側で正規化(比率)して使うため、あわせて画像サイズも返す。
    """
    img = cv2.imread(template_path)
    if img is None:
        raise FileNotFoundError(f"テンプレート画像を読み込めません: {template_path}")

    h_img, w_img = img.shape[:2]
    result = {"_image_size": (w_img, h_img)}

    red_boxes = _detect_color_boxes(img, "red")
    blue_boxes = _detect_color_boxes(img, "blue")

    if red_boxes:
        # 最大面積のものを採用（複数検出された場合のノイズ対策）
        result["name"] = max(red_boxes, key=lambda b: b[2] * b[3])
    if blue_boxes:
        result["date"] = max(blue_boxes, key=lambda b: b[2] * b[3])

    return result


def to_ratio_box(box: tuple[int, int, int, int], image_size: tuple[int, int]) -> tuple[float, float, float, float]:
    """ピクセル座標を画像サイズに対する比率(0.0-1.0)に変換する。
    対象PDFの解像度がテンプレートと異なっていても位置を再現できるようにするため。"""
    x, y, w, h = box
    iw, ih = image_size
    return (x / iw, y / ih, w / iw, h / ih)


if __name__ == "__main__":
    import sys
    import json

    if len(sys.argv) < 2:
        print("使い方: python box_detector.py <テンプレート画像パス>")
        sys.exit(1)

    fields = detect_template_fields(sys.argv[1])
    image_size = fields.pop("_image_size")
    print(f"画像サイズ: {image_size}")
    for label, box in fields.items():
        ratio = to_ratio_box(box, image_size)
        print(f"{label}: pixel={box}  ratio={tuple(round(v, 4) for v in ratio)}")