import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)


def to_rgb_uint8(img_np: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """
    입력 이미지를 3채널 RGB, uint8 [0,255] 로 표준화
    허용 입력: HxW, HxWx1, HxWx3, HxWx4, float[0..1]/[0..255], int 등
    """
    if img_np is None:
        raise ValueError("Input image is None")

    # dtype/범위 표준화
    if img_np.dtype != np.uint8:
        arr = img_np.astype(np.float32)
        if arr.max() <= 1.0:  # [0,1]로 보이면 스케일업
            arr *= 255.0
        arr = np.clip(arr, 0, 255).astype(np.uint8)
        img_np = arr

    # 채널 표준화
    if img_np.ndim == 2:  # HxW
        img_np = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    elif img_np.ndim == 3:
        h, w, c = img_np.shape
        if c == 1:
            img_np = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
        elif c == 4:
            img_np = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_RGBA2RGB)
        elif c == 3:
            pass  # 그대로 사용
        else:
            raise ValueError(f"Unsupported channel count: {c}")
    else:
        raise ValueError(f"Unsupported ndim: {img_np.ndim}")

    return img_np

# tesseract 전처리 함수
def tess_prep_cv2(pil_img):
    logger.info("[UTILS-OCR] 이미지 전처리 시작")
    img = np.array(pil_img.convert("RGB"))  # PIL → OpenCV 변환
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)  # 그레이스케일 변환
    img = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75)  # 노이즈 제거
    img = cv2.adaptiveThreshold(
        img,
        255,
        cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
        cv2.THRESH_BINARY,
        31,
        10,  # 대비 향상
    )
    img = cv2.resize(
        img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR
    )  # 해상도 확대

    return Image.fromarray(img)