import cv2
import os
import sys
import time
import argparse

# 添加父目录到系统路径
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(current_dir))
sys.path.append(project_root)

from utils.yellow_area_analyzer import analyze_yellow_area_ratio

def process_image(image_path, save_dir=None, show_steps=False):
    """处理单张图像，分析黄色区域占比"""
    print(f"处理图像: {image_path}")
    
    # 分析黄色区域占比
    start_time = time.time()
    yellow_ratio = analyze_yellow_area_ratio(image_path, debug=show_steps, save_result=save_dir is not None)
    processing_time = time.time() - start_time
    
    # 输出结果
    print(f"处理时间: {processing_time:.3f}秒")
    print(f"黄色区域占比: {yellow_ratio:.2%}")
    
    if yellow_ratio > 0.5:
        print("警告: 图像中黄色区域占比超过50%")
    elif yellow_ratio > 0.3:
        print("注意: 图像中黄色区域占比较高")
    elif yellow_ratio < 0.05:
        print("注意: 图像中几乎没有黄色区域")
    
    print("-" * 30)
    
    # 如果保存结果，确保目录存在
    if save_dir and not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir)
    
    return yellow_ratio

def process_directory(dir_path, save_dir=None, show_steps=False):
    """处理目录中的所有图像"""
    print(f"处理目录: {dir_path}")
    
    # 检查目录是否存在
    if not os.path.isdir(dir_path):
        print(f"错误: 目录 '{dir_path}' 不存在")
        return
    
    # 获取目录中的所有图像文件
    image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp']
    image_files = [f for f in os.listdir(dir_path) 
                  if os.path.isfile(os.path.join(dir_path, f)) and 
                  os.path.splitext(f)[1].lower() in image_extensions]
    
    if not image_files:
        print(f"错误: 目录 '{dir_path}' 中没有图像文件")
        return
    
    # 处理每个图像文件
    results = {}
    for image_file in image_files:
        image_path = os.path.join(dir_path, image_file)
        yellow_ratio = process_image(image_path, save_dir, show_steps)
        results[image_file] = yellow_ratio
    
    # 输出统计信息
    print("=" * 50)
    print(f"处理完成，共 {len(results)} 张图像")
    if results:
        avg_ratio = sum(results.values()) / len(results)
        max_ratio = max(results.values())
        min_ratio = min(results.values())
        max_file = max(results, key=results.get)
        min_file = min(results, key=results.get)
        
        print(f"平均黄色区域占比: {avg_ratio:.2%}")
        print(f"最大黄色区域占比: {max_ratio:.2%} (文件: {max_file})")
        print(f"最小黄色区域占比: {min_ratio:.2%} (文件: {min_file})")
    
    return results

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='黄色区域分析演示程序')
    parser.add_argument('--input', type=str, default='captured_images/test/image_20250525_090252.png', help='输入图像或目录的路径')
    parser.add_argument('--output', type=str, default='./results', help='输出结果的保存路径')
    parser.add_argument('--show', default=True, action='store_true', help='显示处理步骤')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # 检查输入路径
    if not os.path.exists(args.input):
        print(f"错误：路径 '{args.input}' 不存在")
        return
    
    # 根据输入类型处理
    if os.path.isfile(args.input):
        # 单个文件
        process_image(args.input, args.output, args.show)
    else:
        # 目录
        process_directory(args.input, args.output, args.show)

if __name__ == "__main__":
    main()