"""
exec(open("scripts/detect_vin.py").read())
"""

from paddleocr import PaddleOCR
import cv2
import numpy as np
import re

def auto_rotate_image(image):
    """Автоматически выравнивает повёрнутое изображение"""
    # Конвертация в grayscale и бинаризация
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
    
    # Нахождение контуров текстовых блоков
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
    
    # Вычисление угла поворота основных контуров
    angles = []
    for cnt in contours:
        rect = cv2.minAreaRect(cnt)
        angle = rect[-1]
        if angle < -45:
            angle = 90 + angle
        angles.append(angle)
    
    # Медианный угол для устойчивости к выбросам
    median_angle = np.median(angles)
    
    # Поворот изображения
    (h, w) = image.shape[:2]
    center = (w // 2, h // 2)
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, median_angle, 1.0)
    rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
    
    return rotated

# Основной процесс
ocr = PaddleOCR(lang='en', use_textline_orientation=True)

# Загрузка изображения
image = cv2.imread("scripts/sts.jpg")

# Автоматическое выравнивание
aligned_image = auto_rotate_image(image)

# Распознавание текста
result = ocr.predict(aligned_image)

# Поиск VIN
vin_pattern = re.compile(r'^[A-HJ-NPR-Z0-9]{17}$')
found_vin = None

for ind, text in enumerate(result[0]["rec_texts"]):
    if vin_pattern.match(text):
        found_vin = text
        bbox = result[0]["rec_boxes"][ind]
        break
    if found_vin:
        break

# Вырезание области VIN
if found_vin:
    # xs = [int(p[0]) for p in bbox]
    # ys = [int(p[1]) for p in bbox]
    
    x_min, y_min = bbox[0], bbox[1]
    x_max, y_max = bbox[2], bbox[3]

    # Добавление запаса вокруг области
    vin_region = aligned_image[
        y_min:y_max,
        x_min:x_max
    ]

    cv2.imwrite('scripts/vin_rotated_corrected.jpg', vin_region)
    print(f"VIN найден: {found_vin}")
else:
    print("VIN не обнаружен после выравнивания")