"""動径輝度プロファイルを「min/max 比注記・凡例なし」で出力する一回限りのスクリプト.

既存の動径プロファイル図（plot_radial_profile）から，右上の min/max ratio 注記と
左下の凡例を除いたクリーン版 PNG を出力する．データは run_uniformity_dng.py と同じ
DNG パイプライン（LSC 補正あり・portrait・linear）で再計算する．

使い方:
    python scripts/plot_radial_clean.py \\
        --image data/smtias/quantitative/SmTIAS_QM_20260601_124500.dng
"""

import argparse
import sys
from pathlib import Path

import matplotlib

matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt  # noqa: E402
import numpy as np  # noqa: E402

PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))

from src.analysis.spatial import calc_spatial_uniformity  # noqa: E402
from src.config import load_roi_config  # noqa: E402
from src.io.dng_pipeline import dng_luminance  # noqa: E402
from src.io.loader import extract_roi  # noqa: E402


def plot_radial_profile_clean(radial_profile: np.ndarray, output_path: str) -> None:
    """動径プロファイルを min/max 比注記・凡例なしで保存する．

    plot_radial_profile と同一の見た目だが，右上の min/max ratio テキストと
    左下の凡例（Mean Luminance / Max / Min）を描画しない．
    最大点（緑）・最小点（赤）のマーカーは残す．

    Args:
        radial_profile: 放射状プロファイルの NumPy 配列（N x 2, float64）．
            列 0 = 正規化距離, 列 1 = 平均輝度．
        output_path: 出力先ファイルパス（PNG）．
    """
    Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    distances = radial_profile[:, 0]
    luminances = radial_profile[:, 1]

    min_idx = int(np.argmin(luminances))
    max_idx = int(np.argmax(luminances))
    lmin = float(luminances[min_idx])
    lmax = float(luminances[max_idx])

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
    ax.plot(distances, luminances, marker="o", color="steelblue")
    ax.scatter(distances[max_idx], lmax, color="green", s=80, zorder=5)
    ax.scatter(distances[min_idx], lmin, color="red", s=80, zorder=5)

    ax.set_title("Radial Luminance Profile")
    ax.set_xlabel("Normalized Distance from Center")
    ax.set_ylabel("Mean Luminance")
    ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
    # min/max ratio 注記・凡例ともに描画しない
    fig.tight_layout()
    fig.savefig(output_path, dpi=150)
    plt.close(fig)

    print(f"クリーン版 動径プロファイルを保存しました: {output_path}")


def main() -> None:
    """エントリーポイント."""
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="動径輝度プロファイルを min/max 比注記・凡例なしで出力する．"
    )
    parser.add_argument("--image", required=True, help="解析対象の DNG ファイルパス")
    parser.add_argument(
        "--config",
        default=str(PROJECT_ROOT / "config" / "roi_config.json"),
        help="ROI 設定ファイルのパス（デフォルト: config/roi_config.json）",
    )
    parser.add_argument(
        "--roi",
        default="smtias.whiteboard",
        help="ROI のキー（ドット区切り，デフォルト: smtias.whiteboard）",
    )
    parser.add_argument(
        "--output",
        default=str(PROJECT_ROOT / "output"),
        help="出力ディレクトリのパス（デフォルト: output/）",
    )
    parser.add_argument(
        "--no-lsc",
        action="store_true",
        help="LSC（レンズシェーディング）補正を無効化する（既定は補正あり）",
    )
    args = parser.parse_args()

    roi = None
    if args.config:
        try:
            roi = load_roi_config(args.config, args.roi)
        except FileNotFoundError as e:
            print(f"警告: {e}  → 画像全体を解析します")

    luma_full = dng_luminance(args.image, apply_lsc=not args.no_lsc)
    if roi is not None:
        luminance = extract_roi(
            luma_full, roi["x"], roi["y"], roi["width"], roi["height"]
        )
    else:
        luminance = luma_full

    spatial = calc_spatial_uniformity(luminance)

    stem = Path(args.image).stem
    output_path = (
        Path(args.output) / "figures" / f"{stem}_radial_profile_clean.png"
    )
    plot_radial_profile_clean(spatial["radial_profile"], str(output_path))


if __name__ == "__main__":
    main()