---

import cv2

# 1. Загружаем скриншот
image_path = "board.png"
img = cv2.imread(image_path)

if img is None:
    print("❌ Ошибка: Файл board.png не найден в папке с программой!")
    exit()

# Получаем размеры изображения
height, width, _ = img.shape

# 2. Представим, что алгоритм нашел доску (для примера берем всю картинку или ее часть)
# Если доска занимает всю картинку:
board_x, board_y = 0, 0
board_w, board_h = width, height

# Размер одной клетки
cell_w = board_w // 8
cell_h = board_h // 8

# 3. РИСУЕМ СЕТКУ И НАДПИСИ

# Зеленая рамка вокруг всей доски (толщина 3 пикселя)
cv2.rectangle(img, (board_x, board_y), (board_x + board_w, board_y + board_h), (0, 255, 0), 3)

letters = 'ABCDEFGH'

# Рисуем линии сетки и названия клеток
for row in range(8):      # Ряды (0-7)
    for col in range(8):  # Колонки (0-7)
        # Координаты текущей клетки
        x1 = board_x + col * cell_w
        y1 = board_y + row * cell_h
        x2 = x1 + cell_w
        y2 = y1 + cell_h

        # Рисуем синюю рамку для каждой клетки
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 120, 0), 1)

        # Подписываем клетку (например, A8, H1) маленьким красным текстом в углу
        square_name = f"{letters[col]}{8 - row}"
        cv2.putText(
            img, 
            square_name, 
            (x1 + 3, y1 + 15), 
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 
            0.4, 
            (0, 0, 255), 
            1, 
            cv2.LINE_AA
        )

# 4. Сохраняем итоговый файл
output_path = "board_preview.png"
cv2.imwrite(output_path, img)

print(f"✅ Готово! Откройте файл {output_path} и посмотрите, как алгоритм 'увидел' доску.")