import numpy as np
import pytest
from shapely.geometry import Polygon
from leonida.buildings import building_polygons, regularize
from leonida.classify import CLASSES

def test_rough_rectangle_snaps_to_rectangle():
    poly = Polygon([(0, 0), (10.4, 0.3), (10.1, 20.2), (-0.2, 19.8)])
    out = regularize(poly)
    assert len(out.exterior.coords) == 5            # geschlossenes Rechteck
    assert abs(out.area - 205) < 25

@pytest.mark.filterwarnings("ignore:.*oriented_envelope.*:RuntimeWarning")
def test_l_shape_is_kept_not_boxed():
    """out.minimum_rotated_rectangle (im Assert unten) loest fuer dieses achsen-
    parallele Ergebnispolygon eine harmlose Shapely/GEOS-RuntimeWarning aus
    (Winkelterm wird 0/0, das Rechteck bleibt korrekt) - siehe Befund C, Ruling 25.
    Nur dieser eine Test filtert sie; die Suite tut es nicht mehr global."""
    poly = Polygon([(0, 0), (30, 0), (30, 10), (10, 10), (10, 30), (0, 30)])
    out = regularize(poly)
    assert out.area < 0.8 * out.minimum_rotated_rectangle.area

def test_tiny_polygon_is_dropped():
    assert regularize(Polygon([(0, 0), (2, 0), (2, 2), (0, 2)])) is None

def test_two_buildings_are_separated():
    labels = np.full((60, 60), CLASSES["stadt"], dtype=np.uint8)
    labels[10:25, 10:25] = CLASSES["gebaeude"]
    labels[35:50, 35:50] = CLASSES["gebaeude"]
    assert len(building_polygons(labels)) == 2

def test_small_staircase_building_is_not_dropped():
    """regularize() darf nicht doppelt vereinfachen (Ruling 28).

    mask_polygons() liefert Kandidaten bereits mit 0,5 m simplify und mindestens
    MIN_AREA. Ein Grundriss mit gestuftem (Treppenrand-)Eck, der die Rechteckquote
    von 0,85 verfehlt, wurde bisher ein zweites Mal - und gröber, mit 1,0 m -
    vereinfacht und damit unter MIN_AREA gedrückt, obwohl er die 0,5-m-Vereinfachung
    klar übersteht. An zwei gegenüberliegenden Ecken eines 4x4-Blocks fehlt je ein
    Gebäudepixel, wie bei einer gefasten Ecke auf dem echten Mosaik.
    """
    labels = np.full((40, 40), CLASSES["stadt"], dtype=np.uint8)
    block = np.array([
        [1, 1, 1, 0],
        [1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
        [0, 1, 1, 1],
    ], dtype=bool)
    labels[10:14, 10:14][block] = CLASSES["gebaeude"]
    assert len(building_polygons(labels)) == 1

def test_speculative_flag_matches_pixel_class():
    """building_polygons() markiert nur aus 'spekulativ' (rot) entstandene Grundrisse
    als spekulativ; aus 'gebaeude' (grau) entstandene bleiben False."""
    labels = np.full((60, 60), CLASSES["stadt"], dtype=np.uint8)
    labels[10:25, 10:25] = CLASSES["gebaeude"]      # grau, kleinere Spalten -> kleineres Welt-x
    labels[35:50, 35:50] = CLASSES["spekulativ"]    # rot, groessere Spalten -> groesseres Welt-x
    result = building_polygons(labels)
    assert len(result) == 2
    result.sort(key=lambda item: item[0].centroid.x)
    (_, spec_from_gebaeude), (_, spec_from_spekulativ) = result
    assert spec_from_gebaeude is False
    assert spec_from_spekulativ is True