import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os
import io

def run_atomic_test(image_path):
    # --- שלב 1: זיהוי ריבועים (הקוד המנצח שלך) ---
    if not os.path.exists(image_path):
        print(f"❌ שגיאה: התמונה לא נמצאה בנתיב: {image_path}")
        return

    image = cv2.imread(image_path)
    img_h, img_w = image.shape[:2]
    
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(cv2.GaussianBlur(gray, (7,7), 0), 255, 
                                 cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
    
    # הקרנל הרחב שחיבר לך את השורות ב-debug_boxes
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (40, 10))
    dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
    contours, _ = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    blocks = []
    for c in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
        if w > 50 and h > 20:
            blocks.append((x, y, w, h))
    
    # מיון הבלוקים מלמעלה למטה
    blocks.sort(key=lambda b: b[1])

    # --- שלב 2: חיתוך אטומי (V302.5) ---
    pil_img = Image.open(image_path).convert("RGB")
    pages = []
    
    # חוק 1: Header Lock (תופס את ה-f(x) תמיד)
    header_limit = 180
    pages.append(pil_img.crop((0, 0, img_w, header_limit)))
    
    # ניהול תור
    remaining = [b for b in blocks if (b[1] + b[3]) > header_limit]
    
    while remaining:
        curr = remaining.pop(0)
        x, y, w, h = curr
        
        # חוק 2: אטומיות הגרף (אם גבוה, מקבל דף משלו)
        if h > 120:
            y_s = max(0, y - 30)
            # חוק הגנת הזנב: אם זה האחרון, חתוך עד סוף הקובץ
            y_e = img_h if not remaining else min(img_h, y + h + 30)
            pages.append(pil_img.crop((0, y_s, img_w, y_e)))
            remaining = [b for b in remaining if b[1] > (y_e - 10)]
            continue
            
        # חוק 3: צביר טקסט (קיבוץ סעיפים)
        c_min, c_max = y, y + h
        to_consume = []
        for nb in remaining:
            if nb[3] > 120: break
            if (max(c_max, nb[1]+nb[3]) - c_min) <= 750:
                c_max = max(c_max, nb[1]+nb[3])
                to_consume.append(nb)
            else: break
        
        for r in to_consume: remaining.remove(r)
        
        y_t = max(0, c_min - 25)
        y_b = img_h if not remaining else min(img_h, c_max + 25)
        pages.append(pil_img.crop((0, y_t, img_w, y_b)))

    # --- שלב 3: שמירת התוצאות לתיקייה ---
    output_dir = "test_results"
    if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir)
    
    for i, p in enumerate(pages):
        p.save(f"{output_dir}/slice_{i+1}.jpg")
        print(f"✅ נשמר Slice {i+1} בגובה {p.size[1]}px")
    
    print(f"\n🚀 הבדיקה הסתיימה! בדוק את התמונות בתיקיית: {os.path.abspath(output_dir)}")

if __name__ == "__main__":
    # וודא שהנתיב לתמונה נכון
    target_image = r"C:\Users\dotan\OneDrive\תמונות\בגרות חורף 26 .jpg"
    run_atomic_test(target_image)