import urllib.request
import json
import os
import datetime
from imageio import imread
import cv2
import numpy as np



png_path = r"d:\PYTHON\tests\test1\png"
png_result_path = r"d:\PYTHON\tests\test1\cutted"

lenght_lan = 79497.3714882
lenght_lon = 111162.6
base_pixel_len = 152.8740566
str_limiter = '||'

d1plan_g = base_pixel_len / lenght_lan
d1plon_g = base_pixel_len / lenght_lon
x286lon = 38.72287
x286lan = 44.417242

base_lon = x286lon - (128 * d1plon_g)
min_lon = x286lon - (128 * d1plon_g)
max_lon = x286lon + (128 * d1plon_g)

base_lan = x286lan + (128 * d1plan_g)
min_lan = x286lan - (128 * d1plan_g)
max_lan = x286lan + (128 * d1plan_g)

# Генерировать измерители
def GenerateMeasurements():

    result = []
    l_dlan = d1plan_g * 48
    l_dlon = d1plon_g * 48
    '''
    result.append(GetMeas(1, 'X286|sp_dm', x286lan+l_dlan,    x286lon-l_dlon))
    result.append(GetMeas(2, 'X286|sp_d0', x286lan+l_dlan,    x286lon-0))
    result.append(GetMeas(3, 'X286|sp_dp', x286lan+l_dlan,    x286lon+l_dlon))
    result.append(GetMeas(4, 'X286|s0_dm', x286lan+0,         x286lon-l_dlon))
    result.append(GetMeas(5, 'X286|s0_d0', x286lan+0,         x286lon-0))
    result.append(GetMeas(6, 'X286|s0_dp', x286lan+0,         x286lon+l_dlon))
    result.append(GetMeas(7, 'X286|sm_dm', x286lan-l_dlan,    x286lon-l_dlon))
    result.append(GetMeas(8, 'X286|sm_d0', x286lan-l_dlan,    x286lon-0))
    result.append(GetMeas(9, 'X286|sm_dp', x286lan-l_dlan,    x286lon+l_dlon))

    '''
    result.append(GetMeas(0, 'TEST_00', x286lan, x286lon))
    result.append(GetMeas(1, 'TEST_01', 44.3251277777778, 38.6788694444444))
    result.append(GetMeas(2, 'TEST_02', 44.3727555555556, 38.7005))
    result.append(GetMeas(3, 'TEST_03', 44.4186305555556, 38.6651361111111))
    result.append(GetMeas(4, 'TEST_04', 44.4545888888889, 38.6328638888889))
    result.append(GetMeas(5, 'TEST_05', 44.4508222222222, 38.6833333333333))
    result.append(GetMeas(6, 'TEST_06', 44.4329277777778, 38.7327722222222))
    result.append(GetMeas(7, 'TEST_07', 44.4106166666667, 38.7633277777778))
    result.append(GetMeas(8, 'TEST_08', 44.3846138888889, 38.7533722222222))
    result.append(GetMeas(9, 'TEST_09', 44.3416583333333, 38.735175))


    return result

# получить измеритель (имя, номер, х-коорд картинки и у-коорд картинки) из широты и долготы
def GetMeas(_number, _name, _lan, _lon):
    if _lan <= min_lan or _lan >= max_lan:
        print("MeasUnit named {} have not current lan ({})".format(_name, _lan))
        return None
    if _lon <= min_lon or _lon >= max_lon:
        print("MeasUnit named {} have not current lon ({})".format(_name, _lon))
        return None

    lan_delta = _lan - base_lan
    lon_delta = _lon - base_lon

    y_delta = lan_delta * lenght_lan
    x_delta = lon_delta * lenght_lon

    my = y_delta // base_pixel_len
    mx = x_delta // base_pixel_len

    result = dict(number = _number, name = _name, x = abs(mx), y = abs(my))
    return result

# Получить осадки по значению dbZ
def GetPrecByDBZ_2(_dbz):
    result = 0

    if _dbz == 0 or _dbz > 127:
        return result

    step1 = (_dbz - 32) / 10
    step2 = 10 ** step1
    step3 = step2 / 200
    step4 = step3 ** 0.625
    result = step4
    return result

# Сгенерировать полигон по набору геокоординат
def GeneratePolygons(_meas_list, _number, _name):
    # Максимальные значения координат Х и У для полигона
    max_x = 0
    max_y = 0
    min_x = 256
    min_y = 256

    #Временный полигон
    tmp_pol = []

    # Перебрать измерители последовательно и сформировать полигон как набор пар (х, у) плюс данные о границах полигона (прямоугольных)
    for imeas in _meas_list:
        mx =imeas["x"]
        my = imeas["y"]
        # Ищем прямоугольные границы полигона
        if mx > max_x:
            max_x = mx
        if my > max_y:
            max_y = my
        if mx < min_x:
            min_x = mx
        if my < min_y:
            min_y = my
        tmp_pol.append((mx, my))

    result = dict(number = _number, name = _name, max_x = max_x, max_y = max_y, min_x = min_x, min_y = min_y, pol = tmp_pol)
    result["pol"] = tmp_pol
    return result

# Получить "обрезанную" матрицу по полигону
def GetCuttedMatrix(_image, _mpolygon):
    matrix = _mpolygon["pol"]
    max_x = int(_mpolygon["max_x"])
    max_y = int(_mpolygon["max_y"])
    min_x = int(_mpolygon["min_x"])
    min_y = int(_mpolygon["min_y"])
    mask = np.zeros(_image.shape, dtype=np.uint8)
    roi_corners = np.array([matrix], dtype=np.int32)
    channel_count = _image.shape[2]  # i.e. 3 or 4 depending on your image
    ignore_mask_color = (255,)*channel_count
    cv2.fillPoly(mask, roi_corners, ignore_mask_color)
    masked_image = cv2.bitwise_and(_image, mask)
    masked_image = masked_image[min_y:max_y, min_x:max_x]
    return masked_image


# Получаем все файлы из директории с сохранёнными изображениями
png_files = os.listdir(png_path)
print(png_files)
print("Lan border = {} - {}".format(min_lan, max_lan))
print("Lon border = {} - {}".format(min_lon, max_lon))

# Сформировать массив "матрица картинки-время" (время из названия файла)
store = []
for png_f in png_files:
    dt_value = png_f.replace('dj_286m_', '').replace('.png', '')
    dt_value = int(dt_value)
    dt_value = datetime.datetime.fromtimestamp(dt_value)
    date_diff = datetime.timedelta(hours=2)
    dt_value = dt_value + date_diff
    file_data = imread(png_path + '\\' + png_f)
    st_unit = dict(
        datetime = dt_value,
        matrix = file_data
    )
    store.append(st_unit)

# Генерируем тестовые измерители
prec_meas = GenerateMeasurements()

# Формируем данные
main_data = ""

################################################################
# TEST - генерация обрезанных файлов

main_pol = GeneratePolygons([prec_meas[0], prec_meas[3], prec_meas[4], prec_meas[5], prec_meas[6]], 1, "Verh")
main_pol = GeneratePolygons([prec_meas[0], prec_meas[6], prec_meas[7], prec_meas[8], prec_meas[9], prec_meas[1], prec_meas[2]], 2, "Nige_Polkovnichego")
pol_store = []
pol_store.append(main_pol)
cutted_store  = []

'''
for m_image in store:
    image = m_image["matrix"]
    masked_image = GetCuttedMatrix(image, main_pol)
    path_to_save = "d:\\PYTHON\\tests\\test1\\cutted\\{name}_{dt}.png".format(name = main_pol["name"], dt = m_image["datetime"].timestamp())
    #cv2.imwrite(path_to_save, masked_image)
    cutted_store.append(masked_image)
'''
################################################################

# Последниё интервал расчёта
last_datetime = store[0]["datetime"]

# Дельта (служебная) между интервалами расчёта
dt =  datetime.timedelta(minutes=10)

# Пробегаемся по всем картинкам в хранилище
for prec_data in store:

    # Формируем локальные переменные для цикла
    lmatrix = prec_data["matrix"]
    ldatetime = prec_data["datetime"]
    date_diff = ldatetime - last_datetime
    local_data = ""

    # Фиксим (пустой строкой) промежутки между измерениями, если таковые имеются
    while date_diff.seconds >= 1200:
        local_data = ""
        last_datetime = last_datetime + dt
        local_data += last_datetime.__str__() + str_limiter
        main_data += local_data + "\n"
        date_diff = ldatetime - last_datetime

    # Формируем для каждого полигона осадки, согласно его прямоугольным координатам относительно картинки
    local_data = ""
    local_data += ldatetime.__str__() + str_limiter
    for pol in pol_store:
        masked_image = GetCuttedMatrix(lmatrix, pol)
        sum_prec = 0
        for yy in masked_image:
                for xx in yy:
                    lm_value = xx[0]
                    m_prec = GetPrecByDBZ_2(lm_value)
                    sum_prec += m_prec
        local_data += sum_prec.__str__() + str_limiter
    # Вываливаем данные
    main_data += local_data + "\n"
    last_datetime = ldatetime

# Заменяем временные разделители и прочие символы для правильного отобраежния в Эксель
main_data = main_data.replace("||", "\t")
main_data = main_data.replace(".", ",")

# Пишем результат в текстовый файл
f = open('result.txt', 'w')
f.write(main_data)
f.close()


"""
1. Для каждого измерителя ищем разницу в широте и долготе лот базовых координат
1.1 Проверяем на выход за предельные значения
2. По здначениям дельты и длинам градусов ищем разницу в метрах
3. По разнице в метрах и базовому размеру пикселя ищем нужный квадрат как количество целых делений дельты в метрах на базовую длину градуса
"""