---

import os
import cv2
import numpy as np


def verify_chessboard_grid(gray_crop):
  """Проверяет, есть ли внутри найденного квадрата 1x1 характерная сетка 8x8.

  Использует принцип 1D-проекций градиентов из tensorflow_chessbot.
  """
  h, w = gray_crop.shape
  if h < 64:  # Слишком маленькая область
    return False, 0

  # Выделяем внутренние границы клеток
  edges = cv2.Canny(gray_crop, 40, 120)

  # Суммируем пиксели вдоль колонок (X) и строк (Y)
  col_sums = np.sum(edges, axis=0)
  row_sums = np.sum(edges, axis=1)

  # Шаг одной клетки
  cell_size = w / 8.0

  score_x = 0
  score_y = 0

  # Проверяем всплески градиента на границах 7 внутренних линий (1..7)
  for i in range(1, 8):
    idx = int(round(i * cell_size))

    # Берем окрестность в +-2 пикселя от идеальной линии
    x_min, x_max = max(0, idx - 2), min(w, idx + 3)
    y_min, y_max = max(0, idx - 2), min(h, idx + 3)

    score_x += np.max(col_sums[x_min:x_max]) if x_max > x_min else 0
    score_y += np.max(row_sums[y_min:y_max]) if y_max > y_min else 0

  total_score = score_x + score_y
  return True, total_score


def find_chessboard_strictly_1to1(input_path, output_path):
  img = cv2.imread(input_path)
  if img is None:
    print(f"[Ошибка] Не удалось загрузить {input_path}")
    return False

  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  h_img, w_img = gray.shape

  # 1. Поиск границ
  edges = cv2.Canny(gray, 30, 150)

  # 2. Поиск контуров
  contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

  best_board = None
  max_score = -1

  for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)

    # Пропускаем мелкие шумы (доска должна быть хотя бы 80x80 px)
    if w < 80 or h < 80:
      continue

    # СТРОГОЕ УСЛОВИЕ 1*1: пропорция сторон должна быть идеально близка к 1.0
    aspect_ratio = float(w) / h
    if not (0.98 <= aspect_ratio <= 1.02):
      continue  # Все прямоугольники отсекаются моментально!

    # Делаем идеальный квадрат
    size = min(w, h)
    crop = gray[y : y + size, x : x + size]

    # Проверяем, что внутри этого квадрата реально находится сетка 8x8
    is_grid, score = verify_chessboard_grid(crop)

    if is_grid and score > max_score:
      max_score = score
      best_board = (x, y, size)

  if best_board is None:
    print(f"[Ошибка] Квадратная доска 1*1 не найдена в {input_path}")
    return False

  bx, by, size = best_board
  cropped_board = img[by:by+size, bx:bx+size]

  cv2.imwrite(output_path, cropped_board)
  print(
      f"[OK] {input_path} -> {output_path} | Квадрат 1*1: {size}x{size} px"
      f" (Координаты: X={bx}, Y={by})"
  )
  return True


if __name__ == "__main__":
  targets = [
      ("board1.png", "aboard1.png"),
      ("board2.png", "aboard2.png"),
      ("board3.png", "aboard3.png"),
  ]

  for inp, outp in targets:
    if os.path.exists(inp):
      find_chessboard_strictly_1to1(inp, outp)
    else:
      print(f"Файл {inp} не найден.")