#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Nov  9 23:47:42 2020

@author: andrea
"""

# colori
red = (255, 0, 0)
blu = (0, 0, 255)
green = (0, 255, 0)
black = (0, 0, 0)
white = (255, 255, 255)

# immagine

# nuova immagine
def nuova_immagine_iterativa(w, h, c=black):
    img = []
    for y in range(h):
        riga = []
        for x in range(w):
            riga.append(c)
        img.append(riga)
    return img

def  nuova_immagine_sbagliata(w, h, c=black):
    "attenzione la immagine ha tanti riferimenti alla stessa riga"
    return  [ [ c ]*w ] * h


def  nuova_immagine_giusta(w, h, c=black):
    img = []
    for y in range(h):
        img.append([ c ]*w)
    return img


def nuova_immagine(w, h, c=black):
    "usando la list comprehension"
    return  [ [c]*w  for y in range(h) ]


def line_h(img, x, y, l, c ):
    img[y][x:x+l] = [c]*l

def line_v(img, x, y, l, c ):
    for Y in range(y,y+l):
        img[Y][x] = c


# rettangoli
def rettangolo(img, x, y, w, h, c):
    line_h(img, x,   y,   w, c )
    line_h(img, x,   y+h, w, c )
    line_v(img, x,   y,   h, c )
    line_v(img, x+w, y,   h, c )

def filled_rectangle(img, x, y, w, h, c):
    for Y in range(y, y+h):
        line_h(img, x, Y, w, c )
        

def flip_v(img):
    h = len(img)
    nuova = []
    for y in range(h-1,-1,-1):
        nuova.append(img[y].copy())
    return nuova

def flip_h(img):
    nuova = []
    for linea in img:
        nuova.append(list(reversed(linea)))
    return nuova

def rotate_90(img):
    h = len(img)
    w = len(img[0])
    H, W = w, h # scambio altezza e larghezza
    nuova = []
    for Y in range(H):
        riga = []
        for X in range(W):
            riga.append(img[X][H-1-Y])
        nuova.append(riga)
    return nuova
            

def negativo(img):
    def opposto(c):
        R, G, B = c
        return 255-R, 255-G, 255-B
    return  [ [ opposto(c) for c in linea ] for linea in img ]


def grigio(img):
    def media(c):
        g = sum(c)//3
        return g, g, g
    return  [ [ media(c) for c in linea ] for linea in img ]
    

def luminosita(img, k):
    "attenzione, k è disponibile a tutte le funzioni interne a luninosita"
    def bound(componente):
        return min(max(int(componente),0), 255)
    def lumi(c):
        R, G, B = c
        return bound(R*k), bound(G*k), bound(B*k)
    return  [ [ lumi(c) for c in linea ] for linea in img ]
    

def contrasto(img, k):
    "attenzione, k è disponibile a tutte le funzioni interne a luninosita"
    def bound(componente):
        return min(max(int(componente),0), 255)
    def contr(c):
        R, G, B = c
        return bound((R-128)*k+128), bound((G-128)*k+128), bound((B-128)*k+128)
    return  [ [ contr(c) for c in linea ] for linea in img ]
    

# per calcolare una immagine blurred
    # creiamo una immagine nuova
    # per ciascun pixel a coordinate x,y della immagine di destinazione
        # calcolo la media dei k*k che lo circondano
        
def blur(img, k=1):
    h = len(img)
    w = len(img[0])
    def media(x,y):
        "nota, posso usare img,h,w perchè sono dentro alla funziona blur"
        colore = [0,0,0]
        quanti = 0
        for X in range(x-k, x+k+1):
            if X >= w or X < 0 : continue 
            for Y in range(y-k, y+k+1):
                if Y >= h or Y < 0 : continue
                quanti += 1
                # calcolo per ciascun canale la somma delle luminosità
                for i,canale in enumerate(img[Y][X]):
                    colore[i] += canale
        R, G, B = colore
        return R//quanti, G//quanti, B//quanti    # valori medi interi
    nuova = []
    for y in range(h):
        riga = []
        for x in range(w):
            riga.append(media(x,y))
        nuova.append(riga)
    return nuova

    
                    
                


# filled
# flip V         reverse img
# flip H         reverse lines
# transpose      x<->y
# rotate
# filtri
# - gray         sum(R,G,B)//3
# - luminosità   X*k
# - contrasto    (X-128)*k+128
# - blur         average over near pixels
# - negativo     255-X

# filtri passati come argomento
# - solo sul pixel
# - anche sull'immagine
# - con parametri