import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
INPUT_FILE = os.path.join(BASE_DIR, 'media', 'Schnappix', 'HochzeitNeleTill_2026-09-19_21-10-30_Raw.jpg')
TEST_DIR = os.path.join(BASE_DIR, 'media', 'Schnappix_Test')

if not os.path.exists(TEST_DIR):
    os.makedirs(TEST_DIR)

def test_option_4_brillanz(input_path, output_path):
    """Option 4: Brillanz - Sanfte Aufhellung, Kontrast und Sättigung (PIL)"""
    try:
        with Image.open(input_path) as img:
            # Etwas aufhellen
            img = ImageEnhance.Brightness(img).enhance(1.15)
            # Etwas Kontrast
            img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(1.05)
            # Etwas Sättigung (ähnlich wie bei Option 1)
            img = ImageEnhance.Color(img).enhance(1.2)
            
            img.save(output_path, quality=95)
    except Exception as e:
        print(f"Fehler Option 4: {e}")

def test_option_5_weissabgleich(input_path, output_path):
    """Option 5: Automatischer Weißabgleich (Grayworld) - fixt Farbstiche bei schlechtem Licht"""
    try:
        img = cv2.imread(input_path)
        # Grayworld Assumption: Durchschnitt der Farben angleichen
        b, g, r = cv2.split(img.astype(np.float32))
        m_b = np.mean(b)
        m_g = np.mean(g)
        m_r = np.mean(r)
        
        # Durchschnitt über alles
        m = (m_b + m_g + m_r) / 3.0
        
        # Anpassen der Kanäle, um Farbstich (z.B. gelbes Raumlicht) zu entfernen
        b = np.clip(b * (m / m_b), 0, 255)
        g = np.clip(g * (m / m_g), 0, 255)
        r = np.clip(r * (m / m_r), 0, 255)
        
        balanced = cv2.merge((b, g, r)).astype(np.uint8)
        
        # Anschließend noch leicht Sättigung anheben (da Option 1 gut ankam)
        hsv = cv2.cvtColor(balanced, cv2.COLOR_BGR2HSV).astype(np.float32)
        h, s, v = cv2.split(hsv)
        s = np.clip(s * 1.15, 0, 255)
        hsv = cv2.merge((h, s, v)).astype(np.uint8)
        final = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
        
        cv2.imwrite(output_path, final, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 95])
    except Exception as e:
        print(f"Fehler Option 5: {e}")

def test_option_6_gamma_korrekt(input_path, output_path):
    """Option 6: Echte Schatten-Aufhellung durch korrektes Gamma > 1"""
    try:
        img = cv2.imread(input_path)
        # Gamma > 1 hellt auf (mein vorheriger Fehler, sry!)
        gamma = 1.4
        invGamma = 1.0 / gamma
        table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255
                          for i in np.arange(0, 256)]).astype("uint8")
        
        gamma_img = cv2.LUT(img, table)
        
        # Leichte Sättigung
        hsv = cv2.cvtColor(gamma_img, cv2.COLOR_BGR2HSV).astype(np.float32)
        h, s, v = cv2.split(hsv)
        s = np.clip(s * 1.15, 0, 255)
        hsv = cv2.merge((h, s, v)).astype(np.uint8)
        final_img = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
        
        cv2.imwrite(output_path, final_img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 95])
    except Exception as e:
        print(f"Fehler Option 6: {e}")

if __name__ == '__main__':
    if os.path.exists(INPUT_FILE):
        print("Erstelle Test-Varianten 4 bis 6...")
        test_option_4_brillanz(INPUT_FILE, os.path.join(TEST_DIR, 'Option_4_Brillanz.jpg'))
        test_option_5_weissabgleich(INPUT_FILE, os.path.join(TEST_DIR, 'Option_5_Weissabgleich.jpg'))
        test_option_6_gamma_korrekt(INPUT_FILE, os.path.join(TEST_DIR, 'Option_6_Aufgehellt_Gamma.jpg'))
        print("Neue Varianten erstellt!")
    else:
        print(f"Datei nicht gefunden: {INPUT_FILE}")