"""Сверка калибровки решётки по данным с паспортной таблицей каналов.

Решение нигде не использует паспортные углы: решётка восстанавливается из самих
облаков точек. Но раз таблица из руководства есть, ею стоит воспользоваться как
**независимой проверкой** — совпадение показывает, что выпрямление образа и
оценка углов сделаны правильно, а не подогнаны.

    python tools/validate_calibration.py --bag data/for_hackathon/roundT_doubleT
"""
from __future__ import annotations

import argparse
import csv

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

import _bootstrap as B  # noqa: F401,E402
from flyguard.bag import Bag, find_bags  # noqa: E402
from flyguard.retina import ScanLayout  # noqa: E402

TABLE = B.PKG / "flyguard" / "data" / "pandar128_channels.csv"


def load_table() -> dict[str, np.ndarray]:
    rows = list(csv.DictReader(open(TABLE, encoding="utf-8")))
    rows.sort(key=lambda r: int(r["channel"]))
    return {
        "elevation": np.array([float(r["elevation_deg"]) for r in rows]),
        "az_offset": np.array([float(r["az_offset_deg"]) for r in rows]),
        "max_range": np.array([float(r["max_range_10pct_m"]) for r in rows]),
        "far_field": np.array([int(r["far_field"]) for r in rows], bool),
        "high_res": np.array([int(r["high_res"]) for r in rows], bool),
    }


def main() -> None:
    ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
    ap.add_argument("--bag", action="append")
    ap.add_argument("--root", default=str(B.DATA / "for_hackathon"))
    args = ap.parse_args()

    tab = load_table()
    from pathlib import Path
    bags = [Path(b) for b in args.bag] if args.bag else find_bags(args.root)

    fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(16, 4.6), dpi=110)
    print(f"{'бэг':42s} {'ошибка элевации, °':>22s} {'ошибка сдвига, °':>20s}")
    print("-" * 88)
    for p in bags:
        bag = Bag(p)
        layout = ScanLayout.calibrate([pc for _, pc in bag.frames(start=2, stop=14)])
        # сдвиг канала в градусах = целочисленное выпрямление плюс остаток
        meas_off = layout.col_shift * layout.az_step_deg + layout.az_resid_deg
        meas_off = meas_off - np.median(meas_off) + np.median(tab["az_offset"])
        de = layout.el_deg - tab["elevation"]
        da = meas_off - tab["az_offset"]
        print(f"{p.name:42s} медиана {np.median(np.abs(de)):7.4f} макс {np.abs(de).max():7.4f}"
              f"   медиана {np.median(np.abs(da)):6.4f} макс {np.abs(da).max():6.4f}")
        axes[0].plot(np.arange(128), de, lw=0.9, alpha=0.8, label=p.name[:18])
        axes[1].plot(np.arange(128), da, lw=0.9, alpha=0.8)

    axes[0].set_title("элевация: измерено − паспорт")
    axes[0].set_xlabel("канал"); axes[0].set_ylabel("°")
    axes[0].legend(fontsize=6)
    axes[1].set_title("азимутальный сдвиг канала: измерено − паспорт")
    axes[1].set_xlabel("канал"); axes[1].set_ylabel("°")
    for ax in axes[:2]:
        ax.axhline(0, color="k", lw=0.6)
        ax.grid(alpha=0.2)

    ax = axes[2]
    ax.plot(np.arange(128), tab["max_range"], lw=1.2, color="tab:blue")
    ff = np.flatnonzero(tab["far_field"])
    ax.fill_between(ff, 0, 210, color="tab:orange", alpha=0.18,
                    label=f"дальнобойные каналы {ff.min()+1}–{ff.max()+1}")
    hr = np.flatnonzero(tab["high_res"])
    ax.fill_between(hr, 0, 210, color="tab:green", alpha=0.10,
                    label=f"высокое разрешение {hr.min()+1}–{hr.max()+1}")
    ax.set_title("паспортная дальность канала при 10 % отражения")
    ax.set_xlabel("канал"); ax.set_ylabel("м")
    ax.legend(fontsize=7); ax.grid(alpha=0.2)

    B.FIGURES.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    out = B.FIGURES / "calibration_vs_datasheet.png"
    fig.tight_layout(); fig.savefig(out)
    print("\nсохранено:", out)


if __name__ == "__main__":
    main()