---

import cv2
import numpy as np

def scan_frame(cell_board, color_database, templates_edges):
    """
    Принимает изображение доски, базу цветов и шаблоны контуров.
    Возвращает матрицу фигур и FEN.
    """
    # 1. Приводим входящее изображение к фиксированному размеру 400x400
    board = cv2.resize(cell_board, (400, 400))
    board_matrix = []
    
    for row in range(8):
        row_pieces = []
        for col in range(8):
            # 2. Вырезаем клетку 50x50
            cell = board[row*50:(row+1)*50, col*50:(col+1)*50]
            gray_cell = cv2.cvtColor(cell, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            
            # 3. Берем только центральную часть (с 7 по 43 пиксель), убирая границы клеток,
            # и выделяем контуры Canny
            cell_edge = cv2.Canny(gray_cell[7:43, 7:43], 50, 150)

            # 4. Проверка на пустоту (если мало белых пикселей на Canny — клетка пустая)
            if np.count_nonzero(cell_edge) < 25:
                row_pieces.append('.')
                continue

            # 5. Извлекаем преобладающий цвет фигуры
            cell_color = np.array(extract_dominant_piece_color(cell))
            best_match, max_score = '.', -999.0

            # 6. Сравниваем форму (Canny) + вычитаем штраф за разницу цвета
            for piece_symbol in ALL_PIECES:
                res = cv2.matchTemplate(cell_edge, templates_edges[piece_symbol], cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
                _, shape_score, _, _ = cv2.minMaxLoc(res)
                
                # Евклидово расстояние между цветами
                color_dist = np.linalg.norm(cell_color - np.array(color_database[piece_symbol]))
                
                # Итоговый балл: Совпадение формы МИНУС отклонение по цвету
                score = shape_score - (color_dist / 100.0)
                
                if score > max_score:
                    max_score, best_match = score, piece_symbol
                    
            row_pieces.append(best_match)
        board_matrix.append(row_pieces)

    # 7. Генерация FEN
    fen_rows = []
    for r in board_matrix:
        empty, row_str = 0, ""
        for p in r:
            if p == '.': 
                empty += 1
            else:
                if empty > 0: 
                    row_str += str(empty)
                    empty = 0
                row_str += p
        if empty > 0: 
            row_str += str(empty)
        fen_rows.append(row_str)
        
    return board_matrix, "/".join(fen_rows) + " w - - 0 1"