app/services/video_processor.py

"""Обработка видео: извлечение лучшего кадра с распознанным номером."""
from pathlib import Path

import cv2
import numpy as np

from app.services.pipeline import PlatePipeline


def process_video(
    pipeline: PlatePipeline,
    video_path: str | Path,
    frame_step: int = 10,      # обрабатываем каждый 10-й кадр
    max_frames: int = 60,      # максимум кадров к обработке (защита от длинных видео)
) -> dict | None:
    """
    Читает видео, прогоняет кадры через пайплайн, возвращает ЛУЧШИЙ результат.

    Возвращает dict:
      - frame: np.ndarray (BGR) — лучший кадр
      - detection: dict — данные распознавания (как из pipeline.process)
    Или None, если ни в одном кадре номер не найден.

    "Лучший" = валидный по ГОСТ + максимальная confidence.
    Если валидных нет — просто максимальная confidence.
    """
    cap = cv2.VideoCapture(str(video_path))
    if not cap.isOpened():
        raise ValueError("Не удалось открыть видеофайл (неподдерживаемый кодек?)")

    best = None            # лучший валидный по ГОСТ
    best_any = None        # лучший вообще (запасной)
    frame_idx = 0
    processed = 0

    try:
        while processed < max_frames:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break  # конец видео

            # Обрабатываем только каждый N-й кадр
            if frame_idx % frame_step != 0:
                frame_idx += 1
                continue

            frame_idx += 1
            processed += 1

            detections = pipeline.process(frame)
            for d in detections:
                if d.get("fallback"):
                    continue
                conf = d["confidence"]

                # Запасной кандидат — любой с максимальной уверенностью
                if best_any is None or conf > best_any["detection"]["confidence"]:
                    best_any = {"frame": frame.copy(), "detection": d}

                # Приоритетный — валидный по ГОСТ с максимальной уверенностью
                if d["is_valid_gost"]:
                    if best is None or conf > best["detection"]["confidence"]:
                        best = {"frame": frame.copy(), "detection": d}
    finally:
        cap.release()

    return best if best is not None else best_any


def is_video_file(filename: str) -> bool:
    ext = Path(filename).suffix.lower()
    return ext in {".mp4", ".avi", ".mov", ".mkv", ".webm", ".m4v"}