"""
bbox 提取和坐标转换工具模块

提供通用的 bbox 处理功能：
- 从 PaddleOCR 结果中提取文字框信息
- 坐标旋转和反向旋转（与图像旋转保持一致）
- 倾斜角度计算和校正
- bbox 和多边形之间的转换
- 表格单元格 bbox 提取

此模块从 merger 中提取，供多个模块共享使用。
"""
from typing import List, Dict, Tuple
import numpy as np
from pathlib import Path


class BBoxExtractor:
    """bbox 提取和坐标转换工具类"""
    
    @staticmethod
    def extract_paddle_text_boxes(paddle_data: Dict) -> Tuple[List[Dict], float, Tuple[int, int]]:
        """
        提取 PaddleOCR 的文字框信息
        
        Args:
            paddle_data: PaddleOCR 输出的数据
        
        Returns:
            文字框列表（保持旋转后的angle角度）和旋转角度
        """
        text_boxes = []
        rotation_angle = 0.0
        orig_image_size = (0,0)
        
        if 'overall_ocr_res' not in paddle_data:
            return text_boxes, rotation_angle, orig_image_size
        
        ocr_res = paddle_data['overall_ocr_res']
        rec_texts = ocr_res.get('rec_texts', [])
        rec_polys = ocr_res.get('rec_polys', [])
        rec_scores = ocr_res.get('rec_scores', [])
        
        # 🎯 获取旋转角度
        rotation_angle = BBoxExtractor._get_rotation_angle(paddle_data)
        if rotation_angle != 0:
            orig_image_size = BBoxExtractor._get_original_image_size(paddle_data)
            print(f"🔄 检测到旋转角度: {rotation_angle}°")
            print(f"📐 原始图像尺寸: {orig_image_size[0]} x {orig_image_size[1]}")
                
        for i, (text, poly, score) in enumerate(zip(rec_texts, rec_polys, rec_scores)):
            if text and text.strip():
                # 计算 bbox (x_min, y_min, x_max, y_max)
                bbox = BBoxExtractor._poly_to_bbox(poly)
                
                text_boxes.append({
                    'text': text,
                    'bbox': bbox,
                    'poly': poly,
                    'score': score,
                    'paddle_bbox_index': i,
                    'used': False
                })
        
        return text_boxes, rotation_angle, orig_image_size
    
    @staticmethod
    def extract_paddle_text_boxes_inverse_rotate(paddle_data: Dict) -> Tuple[List[Dict], float, Tuple[int, int]]:
        """
        提取 PaddleOCR 的文字框信息
        
        Args:
            paddle_data: PaddleOCR 输出的数据
        
        Returns:
            文字框列表（坐标已转换为 angle=0 时的坐标）
        """
        text_boxes = []
        rotation_angle = 0.0
        orig_image_size = (0,0)
        
        if 'overall_ocr_res' not in paddle_data:
            return text_boxes, rotation_angle, orig_image_size
        
        ocr_res = paddle_data['overall_ocr_res']
        rec_texts = ocr_res.get('rec_texts', [])
        rec_polys = ocr_res.get('rec_polys', [])
        rec_scores = ocr_res.get('rec_scores', [])
        
        # 🎯 获取旋转角度
        rotation_angle = BBoxExtractor._get_rotation_angle(paddle_data)
        
        if rotation_angle != 0:
            orig_image_size = BBoxExtractor._get_original_image_size(paddle_data)
            print(f"🔄 检测到旋转角度: {rotation_angle}°")
            print(f"📐 原始图像尺寸: {orig_image_size[0]} x {orig_image_size[1]}")
        
        for i, (text, poly, score) in enumerate(zip(rec_texts, rec_polys, rec_scores)):
            if text and text.strip():
                # 🎯 如果有旋转角度，转换坐标
                if rotation_angle != 0 and orig_image_size:
                    poly = BBoxExtractor.inverse_rotate_coordinates(
                        poly, rotation_angle, orig_image_size
                    )
                
                # 计算 bbox (x_min, y_min, x_max, y_max)
                bbox = BBoxExtractor._poly_to_bbox(poly)
                
                text_boxes.append({
                    'text': text,
                    'bbox': bbox,
                    'poly': poly,
                    'score': score,
                    'paddle_bbox_index': i,
                    'used': False
                })
        
        return text_boxes, rotation_angle, orig_image_size
    
    @staticmethod
    def _get_rotation_angle(paddle_data: Dict) -> float:
        """获取旋转角度"""
        if 'doc_preprocessor_res' not in paddle_data:
            return 0.0
        
        doc_res = paddle_data['doc_preprocessor_res']
        if isinstance(doc_res, dict) and 'angle' in doc_res:
            return float(doc_res['angle'])
        
        return 0.0
    
    @staticmethod
    def _get_original_image_size(paddle_data: Dict) -> tuple:
        """
        获取原始图像尺寸（从图片文件读取）
        
        Args:
            paddle_data: PaddleOCR 数据
        
        Returns:
            (width, height) 元组
        """
        from PIL import Image
        
        # 🎯 从 input_path 读取图像
        input_path = paddle_data.get('input_path')
        
        if input_path and Path(input_path).exists():
            try:
                with Image.open(input_path) as img:
                    # 返回原始图像尺寸
                    return img.size  # (width, height)
            except Exception as e:
                print(f"⚠️ 无法读取图像文件 {input_path}: {e}")
        
        # 🎯 降级方案：从 layout_det_res 推断
        if 'layout_det_res' in paddle_data:
            layout_res = paddle_data['layout_det_res']
            if 'boxes' in layout_res and layout_res['boxes']:
                max_x = 0
                max_y = 0
                for box in layout_res['boxes']:
                    coord = box.get('coordinate', [])
                    if len(coord) >= 4:
                        max_x = max(max_x, coord[2])
                        max_y = max(max_y, coord[3])
                
                if max_x > 0 and max_y > 0:
                    return (int(max_x) + 50, int(max_y) + 50)
        
        # 🎯 最后降级：从 overall_ocr_res 推断
        if 'overall_ocr_res' in paddle_data:
            ocr_res = paddle_data['overall_ocr_res']
            rec_polys = ocr_res.get('rec_polys', [])
            if rec_polys:
                max_x = 0
                max_y = 0
                for poly in rec_polys:
                    for point in poly:
                        max_x = max(max_x, point[0])
                        max_y = max(max_y, point[1])
                
                if max_x > 0 and max_y > 0:
                    return (int(max_x) + 50, int(max_y) + 50)
        
        # 🎯 默认 A4 尺寸
        print("⚠️ 无法确定原始图像尺寸，使用默认值")
        return (2480, 3508)
    
    @staticmethod
    def rotate_box_coordinates(bbox: List[float], 
                             angle: float,
                             orig_image_size: tuple) -> List[float]:
        """
        旋转 bbox 坐标（与图像旋转保持一致）
        
        参考 ocr_validator_utils.rotate_image_and_coordinates 的操作
        
        旋转逻辑：
        - 0°: 不旋转
        - 90°: 逆时针旋转 90°
        - 180°: 旋转 180°
        - 270°: 顺时针旋转 90°（或逆时针 270°）
        
        Args:
            bbox: 原图像上的边界框 [x_min, y_min, x_max, y_max]
            angle: 旋转角度（0, 90, 180, 270）
            orig_image_size: 原始图像尺寸 (width, height)
        """
        poly = BBoxExtractor._bbox_to_poly(bbox)
        rotated_poly = BBoxExtractor.rotate_coordinates(poly, angle, orig_image_size)
        rotated_bbox = BBoxExtractor._poly_to_bbox(rotated_poly)
        return rotated_bbox

    @staticmethod
    def inverse_rotate_box_coordinates(bbox: List[float], 
                                    angle: float,
                                    orig_image_size: tuple) -> List[float]:
        """
        反向旋转 bbox 坐标
        
        参考 ocr_validator_utils.rotate_image_and_coordinates 的逆操作
        
        PaddleOCR 在旋转后的图像上识别，坐标是旋转后的
        我们需要将坐标转换回原始图像（未旋转）
        
        Args:
            bbox: 旋转后图像上的边界框 [x_min, y_min, x_max, y_max]
            angle: 旋转角度（度数，PaddleX 使用的角度）
            orig_image_size: 原始图像尺寸 (width, height)
        """
        poly = BBoxExtractor._bbox_to_poly(bbox)
        inverse_poly = BBoxExtractor.inverse_rotate_coordinates(poly, angle, orig_image_size)
        inverse_bbox = BBoxExtractor._poly_to_bbox(inverse_poly)
        return inverse_bbox

    @staticmethod
    def inverse_rotate_coordinates(poly: List[List[float]], 
                                    angle: float,
                                    orig_image_size: tuple) -> List[List[float]]:
        """
        反向旋转坐标
        
        参考 ocr_validator_utils.rotate_image_and_coordinates 的逆操作
        
        PaddleOCR 在旋转后的图像上识别，坐标是旋转后的
        我们需要将坐标转换回原始图像（未旋转）
        
        Args:
            poly: 旋转后图像上的多边形坐标 [[x',y'], ...]
            angle: 旋转角度（度数，PaddleX 使用的角度）
            orig_image_size: 原始图像尺寸 (width, height)
        
        Returns:
            原始图像上的多边形坐标 [[x,y], ...]
        """
        orig_width, orig_height = orig_image_size
        
        # 🎯 根据旋转角度计算旋转后的图像尺寸
        if angle == 90:
            rotated_width, rotated_height = orig_height, orig_width
        elif angle == 270:
            rotated_width, rotated_height = orig_height, orig_width
        else:
            rotated_width, rotated_height = orig_width, orig_height
        
        inverse_poly = []
        
        for point in poly:
            x_rot, y_rot = point[0], point[1]  # 旋转后的坐标
            
            # 🎯 反向旋转（参考 rotate_image_and_coordinates 的逆操作）
            if angle == 90:
                # 正向: rotated = image.rotate(90, expand=True)
                #      x_rot = y_orig
                #      y_rot = rotated_width - x_orig = orig_height - x_orig
                # 反向: x_orig = rotated_width - y_rot = orig_height - y_rot
                #      y_orig = x_rot
                x_orig = rotated_width - y_rot
                y_orig = x_rot
                
            elif angle == 270:
                # 正向: rotated = image.rotate(-90, expand=True)
                #      x_rot = rotated_width - y_orig = orig_height - y_orig
                #      y_rot = x_orig
                # 反向: y_orig = rotated_width - x_rot = orig_height - x_rot
                #      x_orig = y_rot
                x_orig = y_rot
                y_orig = rotated_width - x_rot
                
            elif angle == 180:
                # 正向: rotated = image.rotate(180)
                #      x_rot = orig_width - x_orig
                #      y_rot = orig_height - y_orig
                # 反向: x_orig = orig_width - x_rot
                #      y_orig = orig_height - y_rot
                x_orig = orig_width - x_rot
                y_orig = orig_height - y_rot
                
            else:
                # 其他角度或0度，不转换
                x_orig = x_rot
                y_orig = y_rot
            
            inverse_poly.append([x_orig, y_orig])
        
        return inverse_poly
    
    @staticmethod
    def rotate_coordinates(poly: List[List[float]], 
                        angle: float,
                        orig_image_size: tuple) -> List[List[float]]:
        """
        旋转多边形坐标（与图像旋转保持一致）
        
        参考 ocr_validator_utils.rotate_image_and_coordinates 的操作
        
        旋转逻辑：
        - 0°: 不旋转
        - 90°: 逆时针旋转 90°
        - 180°: 旋转 180°
        - 270°: 顺时针旋转 90°（或逆时针 270°）
        
        Args:
            poly: 原图像上的多边形坐标 [[x', y'], ...]
            angle: 旋转角度（0, 90, 180, 270）
            orig_image_size: 原始图像尺寸 (width, height)
        
        Returns:
            旋转后的多边形坐标 [[x, y], ...]
        
        Example:
            >>> poly = [[100, 200], [150, 200], [150, 250], [100, 250]]
            >>> rotated = rotate_coordinates(poly, 90, (1000, 800))
            >>> print(rotated)
            [[200, 900], [200, 850], [250, 850], [250, 900]]
        """
        if not poly or angle == 0:
            return poly
        
        orig_width, orig_height = orig_image_size
        rotated_poly = []
        
        for point in poly:
            x, y = point[0], point[1]
            
            if angle == 90:
                # 逆时针旋转 90°
                # 新坐标系: 宽度=原高度, 高度=原宽度
                # x_new = y_old
                # y_new = 原宽度 - x_old
                new_x = y
                new_y = orig_width - x
                
            elif angle == 180:
                # 旋转 180°
                # 新坐标系: 宽度=原宽度, 高度=原高度
                # x_new = 原宽度 - x_old
                # y_new = 原高度 - y_old
                new_x = orig_width - x
                new_y = orig_height - y
                
            elif angle == 270:
                # 顺时针旋转 90°（或逆时针 270°）
                # 新坐标系: 宽度=原高度, 高度=原宽度
                # x_new = 原高度 - y_old
                # y_new = x_old
                new_x = orig_height - y
                new_y = x
                
            else:
                # 不支持的角度，保持原坐标
                new_x, new_y = x, y
            
            rotated_poly.append([new_x, new_y])
        
        return rotated_poly

    @staticmethod
    def _bbox_to_poly(bbox: List[float]) -> List[List[float]]:
        """
        将 bbox 转换为多边形（4个角点，逆时针顺序）
        
        Args:
            bbox: 边界框 [x_min, y_min, x_max, y_max]
        
        Returns:
            多边形坐标 [[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]]
            顺序：左上 -> 右上 -> 右下 -> 左下（逆时针）
        
        Example:
            >>> bbox = [100, 200, 150, 250]
            >>> poly = BBoxExtractor._bbox_to_poly(bbox)
            >>> print(poly)
            [[100, 200], [150, 200], [150, 250], [100, 250]]
        """
        if not bbox or len(bbox) < 4:
            return []
        
        x_min, y_min, x_max, y_max = bbox[:4]
        
        # 🎯 4个角点（逆时针顺序）
        poly = [
            [x_min, y_min],  # 左上角
            [x_max, y_min],  # 右上角
            [x_max, y_max],  # 右下角
            [x_min, y_max]   # 左下角
        ]
        
        return poly

    @staticmethod
    def _poly_to_bbox(poly: List[List[float]]) -> List[float]:
        """将多边形转换为 bbox [x_min, y_min, x_max, y_max]"""
        xs = [p[0] for p in poly]
        ys = [p[1] for p in poly]
        return [min(xs), min(ys), max(xs), max(ys)]
    
    @staticmethod
    def extract_table_cells_with_bbox(merged_data: List[Dict]) -> List[Dict]:
        """
        提取所有表格单元格及其 bbox 信息
        
        Args:
            merged_data: 合并后的数据
        
        Returns:
            单元格列表
        """
        import json
        from bs4 import BeautifulSoup
        
        cells = []
        
        for item in merged_data:
            if item['type'] != 'table':
                continue
            
            html = item.get('table_body_with_bbox', item.get('table_body', ''))
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            
            for row_idx, row in enumerate(soup.find_all('tr')):
                for col_idx, cell in enumerate(row.find_all(['td', 'th'])):
                    cell_text = cell.get_text(strip=True)
                    bbox_str = cell.get('data-bbox', '')
                    
                    if bbox_str:
                        try:
                            bbox = json.loads(bbox_str)
                            cells.append({
                                'text': cell_text,
                                'bbox': bbox,
                                'row': row_idx,
                                'col': col_idx,
                                'score': float(cell.get('data-score', 0)),
                                'paddle_index': int(cell.get('data-paddle-index', -1))
                            })
                        except (json.JSONDecodeError, ValueError):
                            pass
        
        return cells

    @staticmethod
    def calculate_skew_angle(paddle_boxes: List[Dict], 
                            sample_ratio: float = 0.5,
                            outlier_threshold: float = 0.3) -> float:
        """
        计算文档倾斜角度（基于文本行分析）
        
        Args:
            paddle_boxes: Paddle OCR 结果（包含 poly）
            sample_ratio: 采样比例（使用中间区域）
            outlier_threshold: 异常值阈值（弧度）
        
        Returns:
            倾斜角度（度数，正值=逆时针，负值=顺时针）
        """
        if not paddle_boxes:
            return 0.0
        
        # 收集文本行的倾斜角度
        line_angles = []
        
        for box in paddle_boxes:
            poly = box.get('poly', [])
            if len(poly) < 4:
                continue
            
            x1, y1 = poly[0]
            x2, y2 = poly[1]
            
            width = abs(x2 - x1)
            height = abs(poly[2][1] - y1)
            
            # 过滤条件
            if width < 50 or width < height * 0.5:
                continue
            
            dx = x2 - x1
            dy = y2 - y1
            
            if abs(dx) > 10:
                angle_rad = -np.arctan2(dy, dx)
                
                if abs(angle_rad) < np.radians(15):
                    line_angles.append({
                        'angle': angle_rad,
                        'weight': width,
                        'y_center': (y1 + poly[2][1]) / 2
                    })
        
        if len(line_angles) < 5:
            return 0.0
        
        # 中间区域采样
        line_angles.sort(key=lambda x: x['y_center'])
        start_idx = int(len(line_angles) * (1 - sample_ratio) / 2)
        end_idx = int(len(line_angles) * (1 + sample_ratio) / 2)
        sampled_angles = line_angles[start_idx:end_idx]
        
        # 计算中位数
        raw_angles = [item['angle'] for item in sampled_angles]
        median_angle = np.median(raw_angles)
        
        # 过滤异常值
        filtered_angles = [
            item for item in sampled_angles 
            if abs(item['angle'] - median_angle) < outlier_threshold
        ]
        
        if len(filtered_angles) < 3:
            return np.degrees(median_angle)
        
        # 加权平均
        total_weight = sum(item['weight'] for item in filtered_angles)
        weighted_angle = sum(
            item['angle'] * item['weight'] for item in filtered_angles
        ) / total_weight
        
        return np.degrees(weighted_angle)
    
    @staticmethod
    def rotate_point(point: Tuple[float, float], 
                    angle_deg: float, 
                    center: Tuple[float, float] = (0, 0)) -> Tuple[float, float]:
        """
        旋转点坐标 (图像坐标系：Y轴向下)
        
        Args:
            point: 原始点 (x, y)
            angle_deg: 旋转角度（度数，正值=逆时针）
            center: 旋转中心
        
        Returns:
            旋转后的点 (x', y')
        """
        x, y = point
        cx, cy = center
        
        angle_rad = np.radians(angle_deg)
        
        x -= cx
        y -= cy
        
        # 图像坐标系（Y轴向下）下的逆时针旋转公式
        # x' = x cosθ + y sinθ
        # y' = -x sinθ + y cosθ
        x_new = x * np.cos(angle_rad) + y * np.sin(angle_rad)
        y_new = -x * np.sin(angle_rad) + y * np.cos(angle_rad)
        
        x_new += cx
        y_new += cy
        
        return (x_new, y_new)
    
    @staticmethod
    def correct_boxes_skew(paddle_boxes: List[Dict], 
                          correction_angle: float,
                          image_size: Tuple[int, int]) -> List[Dict]:
        """
        校正文本框的倾斜
        
        Args:
            paddle_boxes: Paddle OCR 结果
            correction_angle: 校正旋转角度（度数，正值=逆时针，负值=顺时针）
                              注意：这里直接传入需要旋转的角度，不再自动取反
            image_size: 图像尺寸 (width, height)
        
        Returns:
            校正后的文本框列表
        """
        if abs(correction_angle) < 0.01:
            return paddle_boxes
        
        width, height = image_size
        center = (width / 2, height / 2)
        
        corrected_boxes = []
        
        for box in paddle_boxes:
            poly = box.get('poly', [])
            
            # 🆕 修复：如果没有 poly，尝试从 bbox 生成
            # 这是为了兼容 MinerU 或其他没有 poly 的数据源
            if not poly or len(poly) < 4:
                if 'bbox' in box and len(box['bbox']) == 4:
                    poly = BBoxExtractor._bbox_to_poly(box['bbox'])
                else:
                    corrected_boxes.append(box)
                    continue
            
            # 旋转多边形
            rotated_poly = []
            for point in poly:
                # 确保点是 tuple 或 list，并只有 2 个坐标
                p = (point[0], point[1]) if isinstance(point, (list, tuple)) and len(point) >= 2 else (0.0, 0.0)
                # 直接使用 correction_angle 进行旋转
                rotated_point = BBoxExtractor.rotate_point(p, correction_angle, center)
                rotated_poly.append([rotated_point[0], rotated_point[1]]) # 转换回 list 以匹配 _poly_to_bbox 类型
            
            # 重新计算 bbox
            corrected_bbox = BBoxExtractor._poly_to_bbox(rotated_poly)
            
            corrected_box = box.copy()
            corrected_box['bbox'] = corrected_bbox
            corrected_box['poly'] = rotated_poly
            corrected_box['original_bbox'] = box['bbox']
            
            corrected_boxes.append(corrected_box)
        
        return corrected_boxes

