import numpy as np
import cv2
import os
import glob

#画像に関する情報
width_trim_info = [200,1350]    #横のトリム
height_trim_info = [500,1050]   #縦のトリム
#表に関する情報
start_img_num = 100  #表の始まりの画像番号
end_img_num = 200  #表の終わりの画像番号
skip_img_num = 5    #何枚おきに画像を取得するか
table_direction = 1     #横:0,  縦:1
table_length = 5    #指定の方向の画像数
table_name = "table.jpg" #保存ファイル名
#挿入文字の情報
text_switch = 0         #テキストの有無（0→あり、1→なし）
text_start_num = 300    #挿入する文字の最初の値（例364deg. → 364）
test_step_num = 5       #連続画像の数値変化量(⊿t）
text_font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
text_size = 1           #テキストサイズ
text_position = (5,50)  #テキスト挿入位置（画像左上が原点で文字列左下の位置をピクセル数で指定）
text_unit = "deg."      #単位
text_thickness = 2      #文字の太さ

#ディレクトリ情報
folderpath = os.getcwd()    #実行ディレクトリを取得
filepathes = sorted(glob.glob(folderpath + "/*.png"))[start_img_num:end_img_num]  #実行ディレクトリ中のpngファイルを読み込み

img_table = np.empty(0)  #画像テーブルのndarray
table_ele = np.empty(0) #画像テーブル要素（横or縦のみ）のndarray
for png_i,filepath in enumerate(filepathes):
    #表に使用する画像を選択
    if png_i%skip_img_num == 0: #skipnumに1回画像を取得
        img = cv2.imread(filepath)
        img = cv2.imread(filepath)[height_trim_info[0]:height_trim_info[1],width_trim_info[0]:width_trim_info[1]]   #トリミング
        if text_switch == 1:
            pass
        else:
            cv2.putText(img, str(text_start_num + (test_step_num*skip_img_num*png_i)) +text_unit,   #文字を入力
                        text_position, text_font, text_size, (0,0,0),text_thickness,cv2.FILLED)

        #表の改行箇所で結合方向を変える
        if png_i%(skip_img_num*table_length)==0:    #改行される画像を判定
            if len(table_ele) != 0:
                if len(img_table) == 0:
                    img_table = table_ele
                else:
                    if table_direction == 0:
                        img_table = np.vstack([img_table,table_ele])
                    elif table_direction == 1:
                        img_table = np.hstack([img_table,table_ele])
                    else:
                        print("Please input correct value for table direction")
            table_ele = img
        else:
            if table_direction == 0:
                table_ele = np.hstack([table_ele,img])
            elif table_direction == 1:
                table_ele = np.vstack([table_ele,img])
            else:
                print("Please input correct value for table direction")

cv2.imwrite(folderpath +"/"+ table_name, img_table)


#グリッド線を入れる
img_grid = "img_grid.jpeg"
img = cv2.imread(filepathes[0])
img_shape = img.shape
hori_line = np.round(np.arange(0,img_shape[1]+img_shape[1]/10,img_shape[1]/10)).astype(int)
vert_line = np.round(np.arange(0,img_shape[0]+img_shape[1]/10,img_shape[0]/10)).astype(int)
#グリッド線位置を記入
for hori in hori_line:
    cv2.putText(img, str(hori),(hori,img_shape[0]-5), text_font, text_size, (0,0,0),text_thickness,cv2.FILLED)
for vert in vert_line:
    cv2.putText(img, str(vert),(0,vert), text_font, text_size, (0,0,0),text_thickness,cv2.FILLED)
#グリッド線を描画
for row_i,row_img in enumerate(img):
    for col_i,col_img in enumerate(row_img):
        if row_i in vert_line:
            img[row_i][col_i] = [100,100,100]
            continue
        else:
            if col_i in hori_line:
                img[row_i][col_i] = [100,100,100]
cv2.imwrite(folderpath +"/"+ img_grid, img)