import os
import numpy as np
import pytest
import cv2

from image_processing.core import process_images

@pytest.fixture
def sample_image_dir(tmp_path):
    # Erzeuge ein temporäres Verzeichnis mit synthetischen Testbildern
    img_dir = tmp_path / 'data' / 'raw'
    img_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    for i in range(5):
        img = np.full((10, 10, 3), fill_value=50 * i, dtype=np.uint8)
        file_path = img_dir / f'img_{i}.jpg'
        cv2.imwrite(str(file_path), img)
    return img_dir


def test_process_images_stacking_result(sample_image_dir):
    # Normalfall: Stacking mehrerer gültiger Bilder
    images = sorted(str(p) for p in sample_image_dir.glob('*.jpg'))
    result = process_images(images)
    assert isinstance(result, np.ndarray), 'Ergebnis muss ein NumPy-Array sein.'
    assert result.ndim == 3, 'Gestacktes Bild muss eine 3D-Matrix (H, W, C) sein.'
    assert result.shape == (10, 10, 3), 'Dimensionen der Ausgabe müssen den Eingabebildern entsprechen.'
    assert np.all(result >= 0) and np.all(result <= 255), 'Pixelwerte müssen im gültigen Bereich liegen.'


def test_process_images_empty_list():
    # Edge-Case: Leere Liste
    with pytest.raises((ValueError, AssertionError, FileNotFoundError)):
        _ = process_images([])


def test_process_images_invalid_path(tmp_path):
    # Fehlerfall: Nicht vorhandene Datei
    fake_path = str(tmp_path / 'does_not_exist.jpg')
    with pytest.raises((ValueError, FileNotFoundError, AssertionError)):
        _ = process_images([fake_path])


def test_process_images_image_consistency(sample_image_dir):
    # Prüfe, dass alle Eingabebilder gleich groß sind und Ergebnis konsistent bleibt
    img_paths = sorted(str(p) for p in sample_image_dir.glob('*.jpg'))
    sizes = [cv2.imread(p).shape for p in img_paths]
    assert len(set(sizes)) == 1, 'Alle Testbilder müssen gleiche Dimensionen haben.'
    result = process_images(img_paths)
    ref_shape = sizes[0]
    assert result.shape == ref_shape, 'Gestacktes Bild muss gleiche Dimension wie Eingabebilder haben.'