---

import cv2
import numpy as np


def crop_chessboard_from_file(
    input_path="board.png", output_path="cropped_board.png"
):
    # 1. Загружаем картинку
    img = cv2.imread(input_path)
    if img is None:
        print(f"Ошибка: Не удалось найти или открыть файл '{input_path}'.")
        return

    # Переводим в оттенки серого
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 2. Ищем внутренние углы (для доски 8х8 внутренних углов 7х7)
    pattern_size = (7, 7)
    found, corners = cv2.findChessboardCorners(
        gray,
        pattern_size,
        flags=cv2.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH + cv2.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE,
    )

    if not found:
        print("Шахматная доска на картинке не найдена.")
        return

    # 3. Уточняем координаты найденных точек
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
    corners_subpix = cv2.cornerSubPix(
        gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria
    )

    # 4. Вычисляем крайние границы найденных углов
    x_coords = corners_subpix[:, 0, 0]
    y_coords = corners_subpix[:, 0, 1]

    x_min, x_max = int(np.min(x_coords)), int(np.max(x_coords))
    y_min, y_max = int(np.min(y_coords)), int(np.max(y_coords))

    # Рассчитываем примерный размер одной клетки и добавляем отступ,
    # чтобы захватить внешние края доски, а не только внутренние углы
    cell_size = (x_max - x_min) / (pattern_size[0] - 1)
    margin = int(cell_size)

    height, width = img.shape[:2]
    x_min = max(0, x_min - margin)
    y_min = max(0, y_min - margin)
    x_max = min(width, x_max + margin)
    y_max = min(height, y_max + margin)

    # 5. Вырезаем доску и сохраняем
    cropped_img = img[y_min:y_max, x_min:x_max]
    cv2.imwrite(output_path, cropped_img)
    print(f"Готово! Вырезанная доска сохранена в '{output_path}'.")


# Запуск функции
if __name__ == "__main__":
    crop_chessboard_from_file("board.png")