# Manipulation d'images avec Pillow (PIL)
#
# Pillow : lecture, transformations, filtres, conversion de formats
#
# Installation :
#   pip install pillow
#
# Exécution :
#   catnip -f PIL.Image -f PIL.ImageFilter -f PIL.ImageDraw -f PIL.ImageStat images-media/pillow_transforms.cat
#

# Charger les sous-modules PIL nécessaires
pragma("feature", "PIL.Image", "Image")
pragma("feature", "PIL.ImageFilter", "ImageFilter")
pragma("feature", "PIL.ImageDraw", "ImageDraw")
pragma("feature", "PIL.ImageStat", "ImageStat")

# Chargement et informations

print("▸Chargement d'image")

# Note : Cet exemple suppose l'existence d'un fichier test.jpg
# Pour tester : créer un fichier image ou modifier le chemin

# Créer une image de test programmatiquement
test_image = Image.new("RGB", tuple(400, 300), tuple(70, 130, 180))
test_image.save("catnip_test.jpg")
print("Image de test créée : catnip_test.jpg")

# Charger l'image
img = Image.open("catnip_test.jpg")

# Informations de base
info = dict(
    ("format", img.format),
    ("size", img.size),
    ("mode", img.mode),
    ("width", img.width),
    ("height", img.height)
)

print("Info image :", info)

# Transformations géométriques

print("\n⇒ Transformations géométriques")

# Resize (redimensionnement)
resized = img.resize(tuple(200, 150))
resized.save("catnip_resized.jpg")
print("Redimensionné à 200x150 → catnip_resized.jpg")

# Thumbnail (préserve le ratio)
thumb = img.copy()
thumb.thumbnail(tuple(100, 100))
thumb.save("catnip_thumb.jpg")
print("Thumbnail 100x100 → catnip_thumb.jpg")

# Rotation
rotated = img.rotate(45)
rotated.save("catnip_rotated.jpg")
print("Rotation 45° → catnip_rotated.jpg")

# Crop (découpe)
# Image de 400x300, on prend le centre 200x200
left = (img.width - 200) / 2
top = (img.height - 200) / 2
right = left + 200
bottom = top + 200
cropped = img.crop(tuple(left, top, right, bottom))
cropped.save("catnip_cropped.jpg")
print("Crop central 200x200 → catnip_cropped.jpg")

# Flip (miroir)
flipped_h = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
flipped_h.save("catnip_flip_h.jpg")
print("Flip horizontal → catnip_flip_h.jpg")

flipped_v = img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
flipped_v.save("catnip_flip_v.jpg")
print("Flip vertical → catnip_flip_v.jpg")

# Filtres et effets

print("\n⇒ Filtres et effets")

# Blur (flou)
blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR)
blurred.save("catnip_blur.jpg")
print("Blur → catnip_blur.jpg")

# Sharpen (netteté)
sharpened = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)
sharpened.save("catnip_sharpen.jpg")
print("Sharpen → catnip_sharpen.jpg")

# Contour
contour = img.filter(ImageFilter.CONTOUR)
contour.save("catnip_contour.jpg")
print("Contour → catnip_contour.jpg")

# Edge enhance (accentuation des bords)
edges = img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
edges.save("catnip_edges.jpg")
print("Edge enhance → catnip_edges.jpg")

# Conversions de mode et format

print("\n⇒ Conversions")

# RGB → Grayscale (niveaux de gris)
gray = img.convert("L")
gray.save("catnip_gray.jpg")
print("Grayscale → catnip_gray.jpg")

# RGB → PNG avec transparence
rgba = img.convert("RGBA")
rgba.save("catnip_rgba.png")
print("RGBA PNG → catnip_rgba.png")

# Conversion de format
img.save("catnip_converted.png")
print("Converti en PNG → catnip_converted.png")

# Manipulation de pixels

print("\n⇒ Manipulation de pixels")

# Créer une nouvelle image pour manipulation
canvas = Image.new("RGB", tuple(100, 100), tuple(255, 255, 255))

# Accès aux pixels via putpixel
x = 0
while x < 100 {
    y = 0
    while y < 100 {
        # Gradient rouge-bleu
        r = int((x * 255) / 100)
        b = int((y * 255) / 100)
        canvas.putpixel(tuple(x, y), tuple(r, 0, b))
        y = y + 1
    }
    x = x + 1
}

canvas.save("catnip_gradient.png")
print("Gradient généré → catnip_gradient.png")

# Ajout de texte

print("\n⇒ Ajout de texte")

# Copier l'image originale
text_img = img.copy()
draw = ImageDraw.Draw(text_img)

# Dessiner du texte (police par défaut)
draw.text(tuple(10, 10), "Catnip + Pillow", tuple(255, 255, 255))

# Dessiner des formes
draw.rectangle(list(tuple(50, 50), tuple(150, 100)), "red", "yellow")
draw.ellipse(list(tuple(200, 50), tuple(300, 150)), "blue", "cyan")

text_img.save("catnip_annotated.jpg")
print("Image annotée → catnip_annotated.jpg")

# Traitement par lot (batch processing)

print("\n⇒ Traitement par lot")

# Simuler un batch de fichiers
batch_sizes = list(tuple(100, 100), tuple(200, 150), tuple(300, 200))

# Générer des thumbnails avec une boucle
thumbnails = list()
for size in batch_sizes {
    thumb = img.copy()
    thumb.thumbnail(size)
    filename = "catnip_batch_" + str(size) + ".jpg"
    thumb.save(filename)
    info = dict(("size", size), ("file", filename))
    thumbnails.append(info)
}

print("Batch généré :")
for info in thumbnails {
    print("  -", info)
}

# Statistiques et analyse

print("\n⇒ Analyse d'image")

# Statistiques de l'image
stats = ImageStat.Stat(img)

# Afficher les statistiques directement
print("Moyenne par canal (RGB) :", stats.mean)
print("Médiane par canal (RGB) :", stats.median)
print("Écart-type par canal (RGB) :", stats.stddev)
print("Min/max par canal (RGB) :", stats.extrema)

# Nettoyage

print("\n⇒ Résumé")
print("Images générées dans le répertoire courant :")
print("  - Transformations : resized, rotated, cropped, flipped")
print("  - Filtres : blur, sharpen, contour, edges")
print("  - Conversions : grayscale, RGBA, PNG")
print("  - Effets : gradient, annotations")
print("  - Batch : thumbnails multiples")

# Note : En production, utiliser pathlib pour gérer les chemins
# et gérer les erreurs (fichier inexistant, format non supporté, etc.)