#!/usr/bin/env python3
"""
수정된 버그 3개가 실제로 동작하는지 검증하는 재실행 시뮬레이션.
youtube_tab_to_pdf.py의 수정된 함수들을 직접 임포트하여 사용합니다.
"""
import sys
from pathlib import Path
import cv2
import numpy as np

if sys.platform == "win32":
    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")
    sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")

# 메인 모듈 임포트 (수정된 코드 사용)
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
from youtube_tab_to_pdf import (
    _find_white_tab_strip, _has_tab_content,
    _detect_scroll_offset, _extract_tracking_channel,
    _merge_scroll_candidates, merge_panoramas_list,
    _detect_measure_bars, compare_frames
)

FRAME_DIR = Path("output/temp_frames")
OUT_DIR   = Path("output/sim_verify")
OUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)

def main():
    paths = sorted(FRAME_DIR.glob("f_0*.png"))
    if not paths:
        print("❌ 프레임 없음"); return

    print(f"[VERIFY] {len(paths)}개 프레임 — 수정된 코드로 재검증")

    # 스트립 Y범위
    tops, bots = [], []
    for p in paths[:30]:
        f = cv2.imread(str(p))
        if f is None: continue
        s = _find_white_tab_strip(f)
        if s: tops.append(s[0]); bots.append(s[1])
    med_top = int(np.median(tops))
    med_bot = int(np.median(bots))
    print(f"  스트립 Y: {med_top}~{med_bot}")

    # MSE 중복제거
    THRESHOLD = 0.95
    candidates, compared = [], []
    for p in paths:
        f = cv2.imread(str(p))
        if f is None: continue
        h = f.shape[0]
        crop = f[max(0, med_top):min(h, med_bot), :]
        if not _has_tab_content(crop): continue
        cmp_img = cv2.resize(crop, (480, 120), interpolation=cv2.INTER_AREA)
        if any(compare_frames(cmp_img, ref) >= THRESHOLD for ref in compared):
            continue
        candidates.append(crop)
        compared.append(cmp_img)

    print(f"\n[1] MSE 중복제거 후: {len(candidates)}개 후보")

    # ── BUG1 검증: 씬전환 감지 횟수 ─────────────────────────────────────
    print(f"\n[2] BUG1 검증 — 씬전환 감지 횟수 (기대: 1~3)")
    stitched = _merge_scroll_candidates(candidates)
    print(f"    _merge_scroll_candidates 결과: {len(stitched)}개 세그먼트 → 파노라마")
    for i, s in enumerate(stitched):
        print(f"    세그먼트 파노라마 {i}: {s.shape[1]}px")
        cv2.imwrite(str(OUT_DIR / f"seg_pano_{i:02d}.png"), s)

    # ── BUG2 검증: 파노라마 병합 ────────────────────────────────────────
    print(f"\n[3] BUG2 검증 — 파노라마 병합 (기대: 1~2개)")
    merged = merge_panoramas_list(stitched)
    print(f"    merge_panoramas_list 결과: {len(merged)}개 최종 파노라마")
    for i, m in enumerate(merged):
        print(f"    최종 파노라마 {i}: {m.shape[1]}x{m.shape[0]}px")
        cv2.imwrite(str(OUT_DIR / f"final_pano_{i:02d}.png"), m)

    # ── BUG3 검증: 마디 구분선 탐지 ────────────────────────────────────
    print(f"\n[4] BUG3 검증 — 마디 구분선 탐지 (기대: 간격 모두 ≥100px)")
    total_measures = 0
    all_ok = True
    for i, m in enumerate(merged):
        gray = m[:, :, 2]  # Red 채널
        bars = _detect_measure_bars(gray)
        total_measures += max(0, len(bars) - 1)  # 구분선 사이가 마디 수
        print(f"    파노라마 {i}: {len(bars)}개 구분선 탐지", end="")
        if bars:
            gaps = [bars[j+1]-bars[j] for j in range(len(bars)-1)]
            min_gap = min(gaps) if gaps else 0
            ok = min_gap >= 100
            if not ok: all_ok = False
            print(f" | 최소간격: {min_gap}px {'✅' if ok else '❌ (오탐 여전히 존재)'}")
            print(f"      첫5개 좌표: {bars[:5]}")
        else:
            print()

    # ── 최종 판정 ───────────────────────────────────────────────────────
    print(f"\n{'='*60}")
    print("[검증 결과]")
    seg_ok = len(stitched) <= 5          # 씬전환 5회 이하 (이전 8회 → 개선)
    merge_ok = len(merged) <= 2          # 파노라마 2개 이하 (이전 3개 → 개선)
    bar_ok = all_ok                      # 모든 마디선 간격 ≥100px
    print(f"  BUG1 씬전환 오탐: {'✅ 개선됨' if seg_ok else '❌ 여전히 과다'} ({len(stitched)}개 세그먼트, 이전 9개)")
    print(f"  BUG2 파노라마 분리: {'✅ 개선됨' if merge_ok else '❌ 여전히 분리'} ({len(merged)}개, 이전 3개)")
    print(f"  BUG3 마디선 오탐: {'✅ 개선됨' if bar_ok else '❌ 여전히 오탐'}")
    print(f"  탐지된 총 마디 수: {total_measures}개")
    print(f"{'='*60}")

    if seg_ok and merge_ok and bar_ok:
        print("\n✅ 모든 버그 수정 확인 — 실제 파이프라인 실행 가능")
    else:
        print("\n⚠ 일부 문제 잔존 — 추가 파라미터 조정 필요")

if __name__ == "__main__":
    main()