"""Helpers for the RUKOPYS workshop notebook.

Import after adding this dir to sys.path (the notebook does it right after
snapshot_download); relative image paths assume CWD = package root:

    import sys; sys.path.insert(0, "code")
    from workshop_utils import (show_page, parse_regions, page_text,
                                gemini_regions, compare_table)

Regions everywhere are {"bbox": [x1,y1,x2,y2] in 0-1000, "type", "text"}.
"""

from __future__ import annotations

import base64
import html
import json
import os
import re
from io import BytesIO

from PIL import Image, ImageDraw

TYPE_COLORS = {"handwritten": "#e6194b", "printed": "#3cb44b", "formula": "#4363d8",
               "table": "#f58231", "annotation": "#911eb4", "image": "#808000",
               "graph": "#469990"}


def show_page(rec, regions=None, max_side=900, n_texts=8):
    """Показує сторінку з bbox-рамками за типами регіонів.

    rec     — запис із train/val.jsonl
    regions — список регіонів; за замовчуванням GT із rec["target"],
              але можна передати й передбачення моделі
    """
    from IPython.display import display

    if regions is None:
        regions = json.loads(rec["target"])["regions"]
    img = Image.open(rec["image_path"]).convert("RGB")
    w, h = img.size
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    for reg in regions:
        x1, y1, x2, y2 = reg["bbox"]  # 0-1000 → пікселі
        draw.rectangle((x1 * w / 1000, y1 * h / 1000, x2 * w / 1000, y2 * h / 1000),
                       outline=TYPE_COLORS.get(reg.get("type"), "red"), width=3)
    print(f"{rec['uuid']} ({rec['source']}): {len(regions)} регіонів")
    for reg in regions[:n_texts]:
        print(f"  [{reg.get('type', '?'):<11}] {(reg.get('text') or '')[:70]}")
    scale = max_side / max(w, h)
    if scale < 1:
        img = img.resize((int(w * scale), int(h * scale)))
    display(img)


def parse_regions(raw: str) -> list[dict]:
    """Вивід моделі → список регіонів. Терпить <think>-блоки, ```json-фенси,
    текст навколо JSON; повертає [] якщо JSON не рятується.
    (Адаптація _parse_regions з конкурсного pipelines/infer_ft_e2e.py.)
    """
    raw = re.sub(r"<think>[\s\S]*?</think>", "", raw or "").strip()
    raw = re.sub(r"```json\s*", "", raw)
    raw = re.sub(r"```\s*$", "", raw).strip()
    try:
        data = json.loads(raw)
    except json.JSONDecodeError:
        m = re.search(r"\{[\s\S]*\}", raw)   # найбільший {...} шматок
        if not m:
            return []
        try:
            data = json.loads(m.group())
        except json.JSONDecodeError:
            return []
    out = []
    for r in data.get("regions", []) or []:
        bbox = r.get("bbox") or []
        if len(bbox) < 4:
            continue
        out.append({"bbox": bbox[:4], "type": r.get("type", "handwritten"),
                    "text": r.get("text") or ""})
    return out


def page_text(regions) -> str:
    """Регіони → один рядок на сторінку, нормалізований офіційним скорером
    (типо-залежно: formula розгортає LaTeX, handwritten — фолдинг лукалайків).
    Порівнюй CER тільки між двома викликами page_text — обидві сторони мають
    пройти однакову нормалізацію."""
    import kaggle_metric as km  # лежить поруч у code/

    return "\n".join(
        km._normalize_text(r.get("text") or "", r.get("type", "handwritten"))
        for r in regions)


# ---------------------------------------------------------------- Gemini API --

_gemini_client = None


def _client():
    global _gemini_client
    if _gemini_client is None:
        from google import genai
        _gemini_client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
    return _gemini_client


def gemini_regions(rec, model="gemini-3-flash", max_pixels=1_600_000) -> list[dict]:
    """Той самий whole-page таск через Gemini API → регіони у нашій схемі.

    Нюанси (виведені в конкурсі, див. pipelines/gcp_api/infer_e2e.py):
    - Gemini-нативний порядок bbox = [ymin,xmin,ymax,xmax] — транспонуємо;
    - response_schema обов'язкова, без неї модель дрейфує у box_2d-формат;
    - family-дефолти: thinking_level="low", temperature=1.0.
    """
    from google.genai import types

    from ft_qwen_unsloth import PROMPT, load_image

    prompt = (PROMPT.replace("[x1,y1,x2,y2]", "[ymin,xmin,ymax,xmax]")
              + "\n- one region per text LINE (never per word)")
    schema = types.Schema(
        type=types.Type.OBJECT, required=["regions"],
        properties={"regions": types.Schema(
            type=types.Type.ARRAY,
            items=types.Schema(
                type=types.Type.OBJECT, required=["bbox", "type", "text"],
                properties={
                    "bbox": types.Schema(type=types.Type.ARRAY,
                                         items=types.Schema(type=types.Type.INTEGER)),
                    "type": types.Schema(type=types.Type.STRING),
                    "text": types.Schema(type=types.Type.STRING),
                }))})
    img = load_image(rec["image_path"], max_pixels)
    buf = BytesIO()
    img.save(buf, format="JPEG", quality=90)
    resp = _client().models.generate_content(
        model=model,
        contents=[types.Content(role="user", parts=[
            types.Part.from_bytes(data=buf.getvalue(), mime_type="image/jpeg"),
            types.Part.from_text(text=prompt)])],
        config=types.GenerateContentConfig(
            temperature=1.0, max_output_tokens=8192,
            thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="low"),
            response_mime_type="application/json",
            response_schema=schema,
        ))
    out = []
    for r in json.loads(resp.text).get("regions", []):
        b = r.get("bbox") or []
        if len(b) < 4:
            continue
        y1, x1, y2, x2 = b[:4]          # Gemini-натив → наш [x1,y1,x2,y2]
        out.append({"bbox": [x1, y1, x2, y2],
                    "type": r.get("type", "handwritten"),
                    "text": r.get("text") or ""})
    return out


def page_metrics(rec, regions) -> dict:
    """4 компоненти конкурсної метрики + композит для ОДНІЄЇ сторінки.

    Точна реплікація tools/kaggle_metric.score() (вендорений офіційний скорер)
    на одній сторінці: той самий greedy IoU@0.5 матчинг, той самий нормалізатор,
    той самий центр-бакет порядок читання. Єдина відмінність від Kaggle: бокси
    тут у 0-1000 шкалі, а не в пікселях (IoU шкало-інваріантний; бакет //15 —
    1.5% висоти сторінки замість ~15 px, на ~1000px-високих картинках те саме).
    """
    import kaggle_metric as km

    gt = json.loads(rec["target"])["regions"]
    pred = regions
    matched, unmatched_gt, unmatched_pred = km._greedy_match(gt, pred, threshold=0.5)

    det_prec = len(matched) / max(len(matched) + len(unmatched_pred), 1)
    det_rec = len(matched) / max(len(matched) + len(unmatched_gt), 1)
    det_f1 = 2 * det_prec * det_rec / max(det_prec + det_rec, 1e-9)

    class_acc = (sum(gt[gi]["type"] == pred[pi].get("type") for gi, pi in matched)
                 / max(len(matched), 1))

    cers = []
    for gi, pi in matched:
        if km._is_scorable(gt[gi]):
            rtype = gt[gi].get("type", "handwritten")
            g = km._normalize_text(gt[gi].get("text", ""), rtype)
            p = km._normalize_text(pred[pi].get("text", ""), rtype)
            cers.append(km._levenshtein(p, g) / max(len(g), 1))
    cer = sum(cers) / len(cers) if cers else 1.0

    pred_drop = {pi for gi, pi in matched if not km._is_scorable(gt[gi])}
    gt_page = km._build_page_text(gt, normalize=True)
    pred_page = km._build_page_text(pred, normalize=True, drop_indices=pred_drop)
    page_cer = km._levenshtein(pred_page, gt_page) / len(gt_page) if gt_page else 1.0

    return {
        "Det F1 (×0.15)": det_f1,
        "Class Acc (×0.05)": class_acc,
        "1−CER (×0.30)": max(0.0, 1.0 - cer),
        "1−PageCER (×0.50)": max(0.0, 1.0 - page_cer),
        "Score": (0.15 * det_f1 + 0.05 * class_acc
                  + 0.30 * max(0.0, 1.0 - cer) + 0.50 * max(0.0, 1.0 - page_cer)),
    }


# ------------------------------------------------------- порівняльна таблиця --

def _iou(a, b) -> float:
    ix = max(0, min(a[2], b[2]) - max(a[0], b[0]))
    iy = max(0, min(a[3], b[3]) - max(a[1], b[1]))
    inter = ix * iy
    if not inter:
        return 0.0
    ua = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a[1]) + (b[2] - b[0]) * (b[3] - b[1]) - inter
    return inter / ua


def _crop_b64(img, bbox, pad=6, max_w=340) -> str:
    w, h = img.size
    box = (max(0, bbox[0] * w // 1000 - pad), max(0, bbox[1] * h // 1000 - pad),
           min(w, bbox[2] * w // 1000 + pad), min(h, bbox[3] * h // 1000 + pad))
    c = img.crop(box)
    if c.width > max_w:
        c = c.resize((max_w, max(1, round(c.height * max_w / c.width))))
    buf = BytesIO()
    c.save(buf, format="JPEG", quality=85)
    return base64.b64encode(buf.getvalue()).decode()


def compare_table(rec, preds: dict, iou_thr=0.3, max_rows=12,
                  add_metrics_table=False):
    """HTML-таблиця: рядок = GT-регіон (кроп + текст), колонка = модель.

    preds = {"назва колонки": regions-список у 0-1000 шкалі}. Передбачення
    чіпляються до GT-рядка через IoU ≥ iou_thr; не знайдено → «—». Текст
    показується СИРИМ (без метрика-нормалізації) — це наочне порівняння,
    CER рахуйте окремо через page_text.

    add_metrics_table=True — під таблицею друга: рядки = 4 компоненти
    конкурсної метрики + композитний Score (див. page_metrics), колонки ті ж.
    """
    from IPython.display import HTML, display

    img = Image.open(rec["image_path"]).convert("RGB")
    gt = json.loads(rec["target"])["regions"]
    td = 'style="border:1px solid #ccc;padding:4px;vertical-align:top;font-size:13px"'
    rows = []
    for g in gt[:max_rows]:
        cells = [f'<img src="data:image/jpeg;base64,{_crop_b64(img, g["bbox"])}">',
                 html.escape(g.get("text") or "")]
        for regs in preds.values():
            best, best_iou = None, 0.0
            for r in regs:
                v = _iou(g["bbox"], r["bbox"])
                if v > best_iou:
                    best, best_iou = r, v
            cells.append(html.escape(best.get("text") or "") if best_iou >= iou_thr
                         else "&mdash;")
        rows.append("<tr>" + "".join(f"<td {td}>{c}</td>" for c in cells) + "</tr>")
    head = "".join(f"<th {td}>{html.escape(c)}</th>"
                   for c in ["кроп", "GT"] + list(preds))
    display(HTML(f'<table style="border-collapse:collapse">{head}{"".join(rows)}</table>'))

    if not add_metrics_table:
        return
    mets = {name: page_metrics(rec, regs) for name, regs in preds.items()}
    metric_names = next(iter(mets.values())).keys()
    mrows = []
    for mn in metric_names:
        bold = mn == "Score"
        cells = [f"<b>{html.escape(mn)}</b>" if bold else html.escape(mn)]
        cells += [f"<b>{mets[n][mn]:.3f}</b>" if bold else f"{mets[n][mn]:.3f}"
                  for n in preds]
        mrows.append("<tr>" + "".join(f"<td {td}>{c}</td>" for c in cells) + "</tr>")
    mhead = "".join(f"<th {td}>{html.escape(c)}</th>"
                    for c in ["метрика"] + list(preds))
    display(HTML('<table style="border-collapse:collapse;margin-top:10px">'
                 f'{mhead}{"".join(mrows)}</table>'))